2020/01/20


昨年から Oracle Cloud の無料枠を使っています。2 vCPU な VM を2台も無料で使わせて頂けるという Oracle Cloud さんの大盤振る舞いに感謝しつつ、Oracle Cloud Function でしりとりをしてみました。

Oracle Cloud Function は Fn Project というサーバレスプラットフォームをベースにしており、同プロジェクトの fn というツールを使う事で、他の Fn Project を使うクラウドと同様に操作を行う事ができます。
Fn Project

Open Source. Container-native. Serverless platform.

https://fnproject.io/

fn コマンドは以下の手順でインストールする事ができます。

curl -LSs https://raw.githubusercontent.com/fnproject/cli/master/install | sh

MacOS の場合は homebrew からインストールが可能。

brew update && brew install fn

Windows の場合は僕が送っている pull-request を使わないとエラーになります。ソースを git clone して go build して下さい。

Fix atomicwrite for Windows by mattn - Pull Request #605 - fnproject/cli
https://github.com/fnproject/cli/pull/605

fn コマンドを使える様になるまでは sugimount さんが Qiita に書いている記事を参考にしました。

サーバレスな Oracle Functions (Fn) をやってみた - Qiita
https://qiita.com/sugimount/items/018e08f575ecefb1546c

注意点としては、Oracle Cloud はデフォルトで VCN が作られていますが、Function を使う場合は別途 VCN を作らないと DHCP オプションが一致しないというエラーが出てしまいます。新しく作って下さい。あと sugimount さんが書かれているリポジトリ名と異なる物が実際には用意されるので、詳細は Oracle Cloud のダッシュボードからファンクションを選択し、アプリケーション詳細の「開始」タブを見るとほぼやるべき事が書いてあります。

Oracle Cloud

アプリケーションを作る所まで出来たら、しりとりサーバを作ります。短いのでコード全体を載せます。

package main

import (
    "bufio"
    "context"
    "encoding/json"
    "errors"
    "io"
    "math/rand"
    "strings"

    _ "func/statik"

    fdk "github.com/fnproject/fdk-go"
    "github.com/rakyll/statik/fs"
)

var upper = strings.NewReplacer(
    "ぁ""あ",
    "ぃ""い",
    "ぅ""う",
    "ぇ""え",
    "ぉ""お",
    "ゃ""や",
    "ゅ""ゆ",
    "ょ""よ",
)

func kana2hira(s stringstring {
    return strings.Map(func(r runerune {
        if 0x30A1 <= r && r <= 0x30F6 {
            return r - 0x0060
        }
        return r
    }, s)
}

func hira2kana(s stringstring {
    return strings.Map(func(r runerune {
        if 0x3041 <= r && r <= 0x3096 {
            return r + 0x0060
        }
        return r
    }, s)
}

func search(text string) (stringerror) {
    rs := []rune(text)
    r := rs[len(rs)-1]

    statikFS, err := fs.New()
    if err != nil {
        return "", err
    }
    f, err := statikFS.Open("/dict.txt")
    if err != nil {
        return "", err
    }
    defer f.Close()
    buf := bufio.NewReader(f)

    words := []string{}
    for {
        b, _, err := buf.ReadLine()
        if err != nil {
            break
        }
        line := string(b)
        if ([]rune(line))[0] == r {
            words = append(words, line)
        }
    }
    if len(words) == 0 {
        return "", errors.New("empty dictionary")
    }
    return words[rand.Int()%len(words)], nil
}

func shiritori(text string) (stringerror) {
    text = strings.Replace(text, "ー""", -1)
    if rand.Int()%2 == 0 {
        text = hira2kana(text)
    } else {
        text = kana2hira(text)
    }
    return search(text)
}

func handleText(text string) (stringerror) {
    rs := []rune(strings.TrimSpace(text))
    if len(rs) == 0 {
        return "", errors.New("なんやねん")
    }
    if rs[len(rs)-1] == 'ん' || rs[len(rs)-1] == 'ン' {
        return "", errors.New("出直して来い")
    }
    s, err := shiritori(text)
    if err != nil {
        return "", err
    }
    if s == "" {
        return "", errors.New("わかりません")
    }
    rs = []rune(s)
    if rs[len(rs)-1] == 'ん' || rs[len(rs)-1] == 'ン' {
        s += "\nあっ..."
    }
    return s, nil
}

func main() {
    fdk.Handle(fdk.HandlerFunc(myHandler))
}

type Siritori struct {
    Word string `json:"word"`
}

func myHandler(ctx context.Context, in io.Reader, out io.Writer) {
    var s Siritori
    json.NewDecoder(in).Decode(&s)
    var err error
    s.Word, err = handleText(s.Word)
    if err != nil {
        s.Word = err.Error()
    }
    json.NewEncoder(out).Encode(&s)
}

辞書ファイルは statik を使ってバイナリに埋め込みました。ソースコードは GitHub に置いておきます。

mattn/oracle-cloud-function-siritori
https://github.com/mattn/oracle-cloud-function-siritori/

デプロイは以下の手順で行います。

$ fn  --verbose deploy --app [your-app]

デプロイが完了すると標準入力で JSON を受け取り、標準出力で JSON を出力するコマンドが動く様になっています。

Oracle Cloud

VCN を作らないといけない事に気付くまで結構時間を使ってしまったけど、動く事が分かってからは結構サクサク操作できる様になりました。これだけ遊んでもまだ無料範囲内らしいので、もう少し遊んでみたいと思います。



/ (1970年01月01日)
 
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2019/11/30


以前、mruby から TensorFlow Lite を扱う為の mrbgems、「mruby-tflite」を書きました。

Big Sky :: MRuby の TensorFlow Lite バインディングを書いた。

以前 TensorFlow Lite の Go バインディングを書いたのだけど Big Sky :: TensorFlow Lite の Go binding を書いた。 Google launche...

https://mattn.kaoriya.net/software/lang/c/20190417102631.htm

KaoriYa さんに Coral EdgeTPU をプレゼントして頂いたので、mruby-tflite を Coral EdgeTPU 対応する為の mrbgems を書きました。

GitHub - mattn/mruby-tflite-edgetpu
https://github.com/mattn/mruby-tflite-edgetpu

元の mruby-tflite とはソースを分離してあります。build_config.rb に以下の様に追加して頂くだけで EdgeTPU を扱える様になります。

conf.gem :github => 'mattn/mruby-tflite'
conf.gem :github => 'mattn/mruby-tflite-edgetpu'
conf.gem :github => 'kjunichi/mruby-webcam'
conf.gem :github => 'qtkmz/mruby-gd'

mruby-tflite と mruby-tflite-edgetpu を連携するには以下の様にインタプリタに対してオプション設定する必要があります。

#! ./bin/mruby

# オプションを生成
options = TfLite::InterpreterOptions.new

# Coral EdgeTPU のデバイス一覧から 0 番目を delegate として割り付け
options.add_delegate TfLite::EdgeTPU.new(TfLite::EdgeTPU.devices[0])

model = TfLite::Model.from_file 'mobilenet_ssd_v2_coco_quant_postprocess_edgetpu.tflite'
interpreter = TfLite::Interpreter.new(model, options)
interpreter.allocate_tensors
input = interpreter.input_tensor(0)
output2 = interpreter.output_tensor(1)
output3 = interpreter.output_tensor(2)
wanted_width = input.dim(1)
wanted_height = input.dim(2)
wanted_channel = input.dim(3)
data = Array.new(wanted_height * wanted_width * wanted_channel, 0)
labels = {}
File.read('coco_labels.txt').lines.each do |x|
  kv = x.split('  ')
  labels[kv[0].to_i] = kv[1].strip
end

cam = Webcam.new(ARGV[0]||0)
cam.set_size(wanted_width, wanted_height)
cam.each(true) {|img|
  decoded = GD::Image.new_from_jpeg_data(img)
  (0...wanted_width).each do |x|
    (0...wanted_height).each do |y|
      pixel = decoded.get_pixel(x, y)
      offset = (y * wanted_width + x) * wanted_channel
      data[offset..offset+2] = [decoded.red(pixel), decoded.green(pixel), decoded.blue(pixel)]
    end
  end
  decoded.destroy
  input.data = data
  interpreter.invoke
  result = []
  output3.data.each_with_index do |v, i|
    next if v < 0.6
    result.push([v, output2.data[i]])
  end
  result.sort{|a, b| b[0] <=> a[0] }.take(5).each_with_index do |v, i|
    s = v[0]
    i = v[1]
    puts "#{labels[i]} #{i} #{s}"
  end 
  puts "---"
}

現状、mruby には OpenCV の様に加工した MAT を表示できる mrbgems が存在しない為、kjunichi さんが作っておられる mruby-webcam で画像を取り込み、qtkmz さんの mruby-gd で画像を解析し、そこに何が映っているのかを端末に出力しているだけですが、今後 OpenCV の様な mrbgems が登場すれば mruby でもリアルタイムで画像を解析し、認識したオブジェクトに枠や名称を描画する事も出来る様になるかもしれません。

mruby-tflite-edgetpu
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2019/11/12


先日、Gopls の v0.2.0 がリリースされました。

v0.2.0
https://github.com/golang/go/issues/33030#issuecomment-549629508

リリースノートに書かれていますが、このバージョンから completeUnimported に対応しています。fmt が import されていなくても fmt.Println が補完できる様になります。ただしデフォルトでは無効になっています。Visual Studio Code であれば以下を settings.json に含める事で使える様になります。

"gopls": {
    "completeUnimported": true
},
vscode

また vim-lsp をお使いであれば以下の様に設定する事で使える様になります。

if executable('gopls')
  augroup LspGo
    au!
    autocmd User lsp_setup call lsp#register_server({
        \ 'name''go-lang',
        \ 'cmd'{server_info->['gopls']},
        \ 'whitelist': ['go'],
        \ 'workspace_config'{'gopls'{
        \     'staticcheck': v:true,
        \     'completeUnimported': v:true,
        \     'caseSensitiveCompletion': v:true,
        \     'usePlaceholders': v:true,
        \     'completionDocumentation': v:true,
        \     'watchFileChanges': v:true,
        \     'hoverKind''SingleLine',
        \   }},
        \ })
    autocmd FileType go setlocal omnifunc=lsp#complete
    autocmd FileType go nmap <buffer> gd <plug>(lsp-definition)
    autocmd FileType go nmap <buffer> ,n <plug>(lsp-next-error)
    autocmd FileType go nmap <buffer> ,p <plug>(lsp-previous-error)
  augroup END
endif

僕はその他にも実験的なオプションを沢山有効にしています。詳しくは gopls の settings.md を参照下さい。

settings.md
https://github.com/golang/tools/blob/master/gopls/doc/settings.md

これらは Visual Studio Code の gopls セクションでも使えますし、同様に vim-lsp の workspace_config でも使えます。

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