DigiDeMemory: 2021

2021年12月30日木曜日

電子ペーパーQUADERNO A5 (Gen. 2)使い始め

候補の中から選んだ電子ペーパーは富士通のクアデルノQUADERNO A5 (Gen. 2)

ちょっと高かったけれど手書きで一番大事な書き心地が他の比べて明らかに優れていたのが決め手です。

とりあえず充電をしたのちに初期設定を開始、といってもペン入力の認識微調整だけ。

Wi-FiやBluetoothは今のところ使用する予定がないので未設定

ただ、QUADERNOのマイナスポイントであるPC連携が必須なのでPC（Mac）に専用アプリ（QUADERNO PC App）をインストールしてペアリングを実施しました。

ペアリングは問題なく完了したのでふとファームウェアのバージョンを確認するとちょっと古い事が判明

専用アプリ経由でバージョンアップを実施

さっそくスケジュールをと操作使用としたらないテンプレートがない・・・。

WEBから2022年版をダウンロードして専用アプリで転送して準備完了

仕事開始までに少し操作に慣れないと。。。

2021年12月26日日曜日

電子ペーパー（デジタルペーパー）を検討

【候補】

シャープ：WG-PN1
KING JIM（キングジム）：フリーノ
富士通：QUADERNO（クアデルノ）
Onyx International：BOOX Note Air※候補に入れたものの未調査

【ペン操作感】

WG-PN1が一番もっさり昔ながらのタッチ感でクアデルノが圧倒的に書きやすい。

【サイズ、重さ】

クアデルノはA5,A4が一番大きいけれど他と比べてもそれほど重く感じない。

【価格】

WG-PN1は2万円台、フリーノが3万円台、クアデルノが4万円台

【個別の感想】

（WG-PN1）

値段的には一番安かったけれど他と比べると操作感がイマイチ、スケジュールなどゆっくり書く分には耐えられるかもしれないけれど打ち合わせの最中にメモをとるのは反応が遅く無理そう。

Wi-Fiの設定もPCのユーティリティーからしか出来ないらしい。（PCとの連携が必須）

（フリーノ）

予算的にもこの辺がギリギリな感じ、PCがなくてもメールやDropboxにデータを待避出来るのは助かるかも。手書きを考えるとサイズ的にちょっと小さい感じでもあり携帯性を考えると丁度良いサイズで悩ましいところ。

PCのユーティリティーが今時Windowsだけっていうのはマイナス。

書き心地はまぁギリギリ我慢できるところ。

スケジュール管理に使用したいのでメニューからすぐアクセスできるのは嬉しい、ノートに表をすぐに書ける機能も以外に便利かも。

（クアデルノ）

A5サイズを検討しているけれど自分的にはもう一回り小さいと理想的かも。

書き心地は他に比べ圧倒的に優れていて打ち合わせの中の雑なメモ書きでも十分耐えられそう。

書き込んだ情報は独自形式ではなくpdf形式の様なのでバックアップのためにいちいち変換する必要がないのはいいかも。

気になるのはPC連携時に必ず専用ソフト経由であること、インストールするのは構わないけれど富士通はいつまでサポートしてくれるのだろう、スケジュールのテンプレートも今は提供してくれているようだけどOSバージョンアップの対応などつねにコストが発生するわけでこの手の専用デバイスはメーカー都合に左右されてしまうのが心配のためかもしれない。

いっそうのことストレージとして認識させてくれて少なくともファイルのやりとりぐらいできればそれだけでも十分かも。

BOOXはかなり優れていそうだけどほぼぼAndroidタブレットなので対象外かな。

さて、どうしようかな。

2021年11月28日日曜日

楽天モバイルRakuten WiFi Pocket 2のデータ管理

楽天モバイルRakuten WiFi Pocket 2を使用しだしてもうじき1ヶ月、ルータの画面のデータ使用量を見ている限りでは予想通り1Gには到達しなさそうなので追加費用は発生しなさそう。

ふと、ルーターに表示しているデータ使用量はいつリセットされるのだろうか・・・まさかただ増え続けるだけということはないと思いたい。

しかし、そのへんを記載したマニュアルもなくなんと不親切なことか。

WEBで検索すると楽天モバイルのQAサイトには記載がありました。

設定はルーターの管理画面にログインしデータ管理の設定を行うことでデータ使用量のリセットタイミングや設定した使用量を超えた時になにかしらメッセージしてくれるようです。

説明は少なくデータ管理画面のUIもイマイチではあるものの無事設定完了。

このぐらいデフォルト設定しておいてもいいのではないと思うけれどこれが楽天のサービスレベルなのかな。

2021年11月15日月曜日

matplotlibの代わりにseabornでグラフを描く準備

matplotlibではなくseabornでグラフを描いたほうが見た目がよさそうなのでインストールとテスト描画をしてみました。

【インストール】

>pip install seaborn

どうやら0.11.2がインストールされたようです。

【テストデータ】

今回は昔の日経平均を表示させてみました、データはDataFraame形式でカラムは日経の値の'N225'と日時の'date'

（データイメージ）

【グラフ描画】

簡単な折れ線グラフを試してみました。引数にデータを格納している変数、x軸、y軸に表示させる対象のカラム、kindは線の種類

>import seaborn as sns
>sns.relplot(x='date',y='N225',data=df_raw_dataset,kind='line')

ちょっとこのグラフだとseabornにしたメリットが感じられないかもしれないけれどとりあえ描画できたので詳細はおいおい

【distplot関数について】

seabornを紹介されているサイトでよく見かけるdistplotを使用すると以下の様な警告がでるようです。将来廃止されるようで非推奨の関数のようです

FutureWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in a future version. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `histplot` (an axes-level function for histograms).

2021年11月7日日曜日

Chromebookを外に持ち出す（楽天モバイルRakuten WiFi Pocket 2を使用）

最近、Chromebookを外に持ち出すことが多く、無料のWi-Fiを使用していましたが、利用場所が制限されるのでなんとかしたいと思っていました。

ちょうど楽天モバイルRakuten WiFi Pocket 2 本体価格1円キャンペーンが行われていることを知りました。ただこの手のキャンペーンいや回線に関わるサービス全般は本当に分かりにくく不利なことや制約は小さくあまり信用していません。が、結果的には今回契約しました。

【良かったこと】

・契約自体は１時間程度で完了し、その場で機械も受け取れすぐに使用できました。

・Wi-Fiルーターは思いのほか小さく軽く持ち運びに便利

・連続で10時間使用可能（自分は２時間程度の利用を予定していたので十分）

【悪かったこと、気になったこと】

・5Gに対応していない（※自分の使い方的にはまったく不満はありません）

・0円をアピールされているけれどユニバーサルサービス料、電話リレーサービス料は毎月発生するのでまったくの0円ではない。たしかに注釈に小さく記載されているがこういうところが通信会社全般嫌いになる理由であることに気がつかないのかな。

・支払い方法にクレジットカードを選択した場合、カードの有効期限が切れる際には自分で支払い方法を切り替える必要がある。楽天モバイルからの事前通知はなく突然利用できなくなりなおかつ引き落としが出来ない旨のハガキがくるらしい、また引き落とし先変更時に手数料が発生するとのこと。

・銀行引き落としの場合は毎月手数料が発生するとのこと。

・料金は変更になる前後に事前通知や連絡はなくリミットを越えると料金が発生するとのこと、データチャージ機能があるのに提案もされることもないので使用データ量を考えながら自分でデータチャージ機能を活用する必要がある。（もっとユーザよりのサービス提供しないからイメージが悪くなる）

・ルータの製造メーカーが気になるかもしれない。あれだけニュースで話題にもなっているにも係わらず採用するのかと。（コスト優先ということかな）

【実際しようしてみ】

・ルータのSSID、パスワードをデフォルトから変更するためにはルーターの管理画面（http://192.168.0.1）にブラウザでアクセスする必要がりデフォルトパスワードは"admin"

・Chromebookから接続する際にQRコードをスキャンして接続させることは不可能、ただし一度接続させてしまえば次回から認証情報の入力は不要なので苦にはならない

なんか悪かったこと、気になることの方が多くじゃあ使用しないかというとスマフォのデータ通信料が少ないプランを使用している以上テザリングは難しく、なおかつChromebookを外で使用する頻度も少ない中でではこの楽天モバイルのプランが一番合っていると思っているのでしばくらは使い続けてみるつもりです。

2021年10月14日木曜日

【matplotlib】FutureWarning: Support for multi-dimensional indexing (e.g. `obj[:, None]`) is deprecated

matplotlibでグラフ表示をさせていたところ以下の警告メッセージ

FutureWarning: Support for multi-dimensional indexing (e.g. `obj[:, None]`) is deprecated and will be removed in a future version. Convert to a numpy array before indexing instead.

どうやら非推奨な使い方？をしているようです。

グラフデータに<class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'>や<class 'pandas.core.series.Series'>型のデータを渡しているだけなのですが・・・。

【Version】
matplotlib:3.0.2
pandas:1.3.3
numpy:1.21.2

色々調べて結局valuesかto_numpy()で<class 'numpy.ndarray'>型に変換して渡すことで解決できました。（valuesよりto_numpy()が推奨されているらしい）

2021年10月12日火曜日

pandas-datareaderで株価、市場指標を取得してみる

Pythonで機械学習を勉強している時にテストデータとして株価か市場指標を使用と思い取得方法を調べてみるとpandas-datareaderライブラリが便利そうなことが判明

早速インストール

・インストールログ

pip install pandas-datareader

Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable

Collecting pandas-datareader

Downloading pandas_datareader-0.10.0-py3-none-any.whl (109 kB)

|████████████████████████████████| 109 kB 536 kB/s

Collecting lxml

Downloading lxml-4.6.3-cp37-cp37m-manylinux2014_aarch64.whl (6.7 MB)

|████████████████████████████████| 6.7 MB 1.4 MB/s

Requirement already satisfied: requests>=2.19.0 in ./.local/lib/python3.7/site-packages (from pandas-datareader) (2.26.0)

Requirement already satisfied: pandas>=0.23 in ./.local/lib/python3.7/site-packages (from pandas-datareader) (1.3.3)

Requirement already satisfied: numpy>=1.17.3 in ./.local/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->pandas-datareader) (1.21.2)

Requirement already satisfied: pytz>=2017.3 in ./.local/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->pandas-datareader) (2021.1)

Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7.3 in ./.local/lib/python3.7/site-packages (from pandas>=0.23->pandas-datareader) (2.8.1)

Requirement already satisfied: six>=1.5 in ./.local/lib/python3.7/site-packages (from python-dateutil>=2.7.3->pandas>=0.23->pandas-datareader) (1.15.0)

Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in ./.local/lib/python3.7/site-packages (from requests>=2.19.0->pandas-datareader) (3.2)

Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in ./.local/lib/python3.7/site-packages (from requests>=2.19.0->pandas-datareader) (2021.5.30)

Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in ./.local/lib/python3.7/site-packages (from requests>=2.19.0->pandas-datareader) (1.26.6)

Requirement already satisfied: charset-normalizer~=2.0.0 in ./.local/lib/python3.7/site-packages (from requests>=2.19.0->pandas-datareader) (2.0.6)

Installing collected packages: lxml, pandas-datareader

Successfully installed lxml-4.6.3 pandas-datareader-0.10.0

・取得テスト

国内国内のトヨタ（7203.T）の株価を取得してみる

python3

Python 3.7.3 (default, Jan 22 2021, 20:04:44)

[GCC 8.3.0] on linux

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> from pandas_datareader import data

>>> df = data.DataReader('7203.T','yahoo')

>>> df.head(5)

High Low ... Volume Adj Close

Date ...

2016-10-12 1201.199951 1188.000000 ... 25115500.0 962.449158

2016-10-13 1211.599976 1190.800049 ... 39343500.0 964.387817

2016-10-14 1199.400024 1184.400024 ... 31210500.0 968.265503

2016-10-17 1212.599976 1198.199951 ... 28159500.0 974.243408

2016-10-18 1202.800049 1189.400024 ... 27223000.0 967.780762

[5 rows x 6 columns]

・複数銘柄、取得期間指定して取得してみる

df = data.DataReader(['2914.T','9513.T'],'yahoo','2021-10-01','2021-10-10')

>>> df.head(5)

Attributes Adj Close Close ... Open Volume

Symbols 2914.T 9513.T 2914.T 9513.T ... 2914.T 9513.T 2914.T 9513.T

Date ...

2021-10-01 2172.5 1597.0 2172.5 1597.0 ... 2174.0 1605.0 4596700 892700

2021-10-04 2159.5 1629.0 2159.5 1629.0 ... 2180.5 1608.0 4433800 1266300

2021-10-05 2165.0 1612.0 2165.0 1612.0 ... 2156.0 1626.0 3440000 1014500

2021-10-06 2193.0 1655.0 2193.0 1655.0 ... 2176.5 1625.0 5366200 1310600

2021-10-07 2181.0 1636.0 2181.0 1636.0 ... 2190.5 1658.0 2994300 748400

[5 rows x 12 columns]

・市場指標（日経平均）を取得してみる

df = data.DataReader(['^N225'],'yahoo','2021-10-01','2021-10-10')

>>> df.head(5)

Attributes Adj Close Close ... Open Volume

Symbols ^N225 ^N225 ... ^N225 ^N225

Date ...

2021-10-01 28771.070312 28771.070312 ... 29235.109375 82200000

2021-10-04 28444.890625 28444.890625 ... 29044.470703 76400000

2021-10-05 27822.119141 27822.119141 ... 28050.390625 88200000

2021-10-06 27528.869141 27528.869141 ... 28033.910156 100200000

2021-10-07 27678.210938 27678.210938 ... 27665.970703 79600000

[5 rows x 6 columns]

・米国株式情報を取得してみる

df = data.DataReader(['AMD'],'yahoo','2021-10-01','2021-10-10')

>>> df.head(3)

Attributes Adj Close Close High Low Open Volume

Symbols AMD AMD AMD AMD AMD AMD

Date

2021-09-30 102.900002 102.900002 104.440002 101.989998 102.080002 57588500

2021-10-01 102.449997 102.449997 103.000000 100.639999 102.599998 41491600

2021-10-04 100.339996 100.339996 101.849998 99.820000 101.739998 41967100

・その他銘柄／指標

【NASDAQ】^IXIC

【S&P500】^GSPC

【NYダウ】^DJI

・取得できるカラム情報

Adj Close：調整後終値

Close：終値

High：高値

Low：安値

Open：始値

Volume：出来高

・その他

情報の取得サイトによって取サーバに負荷がかかるため取得禁止の場合もあるので事前に確認が必要のようです。

2021年9月26日日曜日

【Keras2.6】ImportError: cannot import name 'Adam' from 'keras.optimizers'

keras2.6でAdamをインポートすると以下のエラーがでました

ImportError: cannot import name 'Adam' from 'keras.optimizers'

以前のバージョンから変わったようです。

ProgrammerAHのブログを参考して以下の通りに修正

（修正前）
from keras.optimizers import Adam

（修正後）
from keras.optimizers import adam_v2

実際Adamを使用しているところも合わせて修正

（修正前）
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy'])

（修正後）
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=adam_v2.Adam(), metrics=['accuracy'])

参考書とのバージョン差異がポツリポツリと・・・勉強中のみとしてはこういうのは辛いかも。

2021年9月21日火曜日

keras2.6でAttributeError: module 'keras.optimizers' has no attribute 'SGD'

参考書通りにコーディングしてみたところエラー・・・・。

たしかに環境は違うけれど困る。

【エラーメッセージ】

>>> sgd = optimizers.SGD(lr=0.01, clipnorm=1.)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: module 'keras.optimizers' has no attribute 'SGD'

>>> import keras
>>> keras.__version__
'2.6.0'>>> from keras import optimizers

dirコマンドでoptimizersを確認すると確かにSGDはなく、仕様が変更されたのかな・・・。

検索しても意外に情報が少なくもしかしてあたりまえ？常識

とりあえず無事別の方法を発見、ついでにオプションのlrは非推奨になったようで変わりにlearning_rateを使用するらしい。

【代替え？】

>>> sgd = optimizers.gradient_descent_v2.SGD(lr=0.001, clipnorm=1.)

/home/xx/.local/lib/python3.7/site-packages/keras/optimizer_v2/optimizer_v2.py:356: UserWarning: The `lr` argument is deprecated, use `learning_rate` instead.

"The `lr` argument is deprecated, use `learning_rate` instead.")

--------------------------------------------

【追記】

kerasはtensorflow.kerasとしてTensorFlow2にで組み込まれたようです。単独のkerasの使い方が変わっているようです。

2021年9月19日日曜日

【TensorFlow】Chromebook(ARM64)のLinux(Debian)にPython3.7+TensorFlow2.6.0+ keras

Pandasのインストールも問題なく終わったので早速TensorFlowをインストールしようとpipコマンドで実行してみると。

pip install tensorflow

Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: none)

ERROR: No matching distribution found for tensorflow

対象のバージョンがない？

調べてみるとこういうケースはあるようでPtyhon3.7は以前は対応していなかったらしいですが調べていくうちに現在は対応していることは判明、一安心。

どうやら自分の環境に合うパッケージ（whl）ファイルをダウンロードしてインストールすれば良さそうということが分かりました。

■端末構成

ASUS Chromebook Detachable CM3

$cat /etc/issue
Debian GNU/Linux 10 \n \l

コードネームはbuster

$lscpu
Architecture: aarch64
Byte Order: Little Endian
CPU(s): 8
On-line CPU(s) list: 0-7
Thread(s) per core: 1
Core(s) per socket: 4
Socket(s): 2
Vendor ID: ARM
Model: 4
Model name: Cortex-A53
Stepping: r0p4
BogoMIPS: 26.00
Flags: fp asimd evtstrm aes pmull sha1 sha2 crc32 cpuid

Python 3.7.3 (default, Jan 22 2021, 20:04:44)

■numpyの最新化

ダウンロードするパッケージを選ぶ際にnumpyのバージョンらしい数字で分れていたので事前に最新化

・バージョン確認

$pip list --outdated

Package Version Latest Type

----------------- ------- ------ -----

numpy 1.20.3 1.21.2 wheel

・バージョンアップ

$pip install --upgrade numpy

■ TensorFlowパッケージファイルダウンロード

ダウンロードサイト：https://github.com/PINTO0309/Tensorflow-bin

事前に調べたArchitectureとPythonのバージョンとnumpyのバージョンからtensorflow-2.6.0-cp37-none-linux_aarch64_numpy1211_download.shを選択

リンクからwhlファイルをダウンロードできるわけではなさそうで上記のshファイルをダウンロードするらしい。

ただダウンロード方法が分からずリンク先にあるshファイルのソースをコピーして適当に作成したローカルファイル(/tmp/download.sh)にソースをペースト

(https://github.com/PINTO0309/Tensorflow-binから引用)

#!/bin/bash

curl -sc /tmp/cookie "https://drive.google.com/uc?export=download&id=1XnV8W38HGW4PmENmfQA5-5NrQ84SsTqX" > /dev/null
CODE="$(awk '/_warning_/ {print $NF}' /tmp/cookie)"
curl -Lb /tmp/cookie "https://drive.google.com/uc?export=download&confirm=${CODE}&id=1XnV8W38HGW4PmENmfQA5-5NrQ84SsTqX" -o tensorflow-2.6.0-cp37-none-linux_aarch64.whl
echo Download finished.

download.shに実行権を付与した後download.shを実行して無事tensorflow-2.6.0-cp37-none-linux_aarch64.whlを入手

■TensorFlowインストール

さっそくインストールしてみると

pip install tensorflow-2.6.0-cp37-none-linux_aarch64.whl

（エラー）

Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable

Processing ./tensorflow-2.6.0-cp37-none-linux_aarch64.whl

Collecting h5py~=3.1.0

Downloading h5py-3.1.0.tar.gz (371 kB)

|████████████████████████████████| 371 kB 1.5 MB/s

Installing build dependencies ... done

Getting requirements to build wheel ... done

Installing backend dependencies ... done

Preparing wheel metadata ... done

Collecting tensorflow-estimator~=2.6

Downloading tensorflow_estimator-2.6.0-py2.py3-none-any.whl (462 kB)

|████████████████████████████████| 462 kB 2.3 MB/s

Collecting wheel~=0.35

Using cached wheel-0.37.0-py2.py3-none-any.whl (35 kB)

Collecting six~=1.15.0

Downloading six-1.15.0-py2.py3-none-any.whl (10 kB)

Collecting clang~=5.0

Downloading clang-5.0.tar.gz (30 kB)

Collecting keras-preprocessing~=1.1.2

Downloading Keras_Preprocessing-1.1.2-py2.py3-none-any.whl (42 kB)

|████████████████████████████████| 42 kB 284 kB/s

Collecting flatbuffers~=1.12.0

Downloading flatbuffers-1.12-py2.py3-none-any.whl (15 kB)

Collecting keras~=2.6

Downloading keras-2.6.0-py2.py3-none-any.whl (1.3 MB)

|████████████████████████████████| 1.3 MB 7.3 MB/s

Collecting gast==0.4.0

Downloading gast-0.4.0-py3-none-any.whl (9.8 kB)

Collecting grpcio<2.0,>=1.37.0

Downloading grpcio-1.40.0-cp37-cp37m-manylinux_2_24_aarch64.whl (39.2 MB)

|████████████████████████████████| 39.2 MB 40 kB/s

Collecting termcolor~=1.1.0

Downloading termcolor-1.1.0.tar.gz (3.9 kB)

Requirement already satisfied: numpy~=1.21.1 in /home/hoto/.local/lib/python3.7/site-packages (from tensorflow==2.6.0) (1.21.2)

Collecting opt-einsum~=3.3.0

Downloading opt_einsum-3.3.0-py3-none-any.whl (65 kB)

|████████████████████████████████| 65 kB 846 kB/s

Collecting absl-py~=0.10

Downloading absl_py-0.13.0-py3-none-any.whl (132 kB)

|████████████████████████████████| 132 kB 12.6 MB/s

Collecting typing-extensions~=3.7.4

Downloading typing_extensions-3.7.4.3-py3-none-any.whl (22 kB)

Collecting google-pasta~=0.2

Downloading google_pasta-0.2.0-py3-none-any.whl (57 kB)

|████████████████████████████████| 57 kB 1.3 MB/s

Collecting tensorboard~=2.6

Downloading tensorboard-2.6.0-py3-none-any.whl (5.6 MB)

|████████████████████████████████| 5.6 MB 10.0 MB/s

Collecting wrapt~=1.12.1

Downloading wrapt-1.12.1.tar.gz (27 kB)

Collecting protobuf>=3.9.2

Downloading protobuf-3.18.0-cp37-cp37m-manylinux2014_aarch64.whl (924 kB)

|████████████████████████████████| 924 kB 10.7 MB/s

Collecting astunparse~=1.6.3

Downloading astunparse-1.6.3-py2.py3-none-any.whl (12 kB)

Collecting cached-property

Downloading cached_property-1.5.2-py2.py3-none-any.whl (7.6 kB)

Collecting google-auth<2,>=1.6.3

Downloading google_auth-1.35.0-py2.py3-none-any.whl (152 kB)

|████████████████████████████████| 152 kB 11.5 MB/s

Collecting tensorboard-data-server<0.7.0,>=0.6.0

Downloading tensorboard_data_server-0.6.1-py3-none-any.whl (2.4 kB)

Collecting setuptools>=41.0.0

Using cached setuptools-58.0.4-py3-none-any.whl (816 kB)

Collecting tensorboard-plugin-wit>=1.6.0

Downloading tensorboard_plugin_wit-1.8.0-py3-none-any.whl (781 kB)

|████████████████████████████████| 781 kB 8.2 MB/s

Collecting werkzeug>=0.11.15

Downloading Werkzeug-2.0.1-py3-none-any.whl (288 kB)

|████████████████████████████████| 288 kB 8.9 MB/s

Collecting google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1

Downloading google_auth_oauthlib-0.4.6-py2.py3-none-any.whl (18 kB)

Collecting requests<3,>=2.21.0

Downloading requests-2.26.0-py2.py3-none-any.whl (62 kB)

|████████████████████████████████| 62 kB 154 kB/s

Collecting markdown>=2.6.8

Downloading Markdown-3.3.4-py3-none-any.whl (97 kB)

|████████████████████████████████| 97 kB 1.1 MB/s

Collecting pyasn1-modules>=0.2.1

Downloading pyasn1_modules-0.2.8-py2.py3-none-any.whl (155 kB)

|████████████████████████████████| 155 kB 8.5 MB/s

Collecting rsa<5,>=3.1.4

Downloading rsa-4.7.2-py3-none-any.whl (34 kB)

Collecting cachetools<5.0,>=2.0.0

Downloading cachetools-4.2.2-py3-none-any.whl (11 kB)

Collecting requests-oauthlib>=0.7.0

Downloading requests_oauthlib-1.3.0-py2.py3-none-any.whl (23 kB)

Collecting importlib-metadata

Downloading importlib_metadata-4.8.1-py3-none-any.whl (17 kB)

Collecting pyasn1<0.5.0,>=0.4.6

Downloading pyasn1-0.4.8-py2.py3-none-any.whl (77 kB)

|████████████████████████████████| 77 kB 1.3 MB/s

Collecting certifi>=2017.4.17

Downloading certifi-2021.5.30-py2.py3-none-any.whl (145 kB)

|████████████████████████████████| 145 kB 8.2 MB/s

Collecting charset-normalizer~=2.0.0

Downloading charset_normalizer-2.0.6-py3-none-any.whl (37 kB)

Collecting idna<4,>=2.5

Downloading idna-3.2-py3-none-any.whl (59 kB)

|████████████████████████████████| 59 kB 1.6 MB/s

Collecting urllib3<1.27,>=1.21.1

Downloading urllib3-1.26.6-py2.py3-none-any.whl (138 kB)

|████████████████████████████████| 138 kB 15.9 MB/s

Collecting oauthlib>=3.0.0

Downloading oauthlib-3.1.1-py2.py3-none-any.whl (146 kB)

|████████████████████████████████| 146 kB 1.6 MB/s

Collecting zipp>=0.5

Downloading zipp-3.5.0-py3-none-any.whl (5.7 kB)

Building wheels for collected packages: clang, h5py, termcolor, wrapt

Building wheel for clang (setup.py) ... done

Created wheel for clang: filename=clang-5.0-py3-none-any.whl size=30705 sha256=965264867ac952ffe0cdcd7e9e4ec815662a7d5e09bd44b5542bf4283fab3ac9

Stored in directory: /home/hoto/.cache/pip/wheels/98/91/04/971b4c587cf47ae952b108949b46926f426c02832d120a082a

Building wheel for h5py (PEP 517) ... error

ERROR: Command errored out with exit status 1:

command: /usr/bin/python3 /home/hoto/.local/lib/python3.7/site-packages/pip/_vendor/pep517/in_process/_in_process.py build_wheel /tmp/tmpjazixgh6

cwd: /tmp/pip-install-r_317f6s/h5py_3678e278ecf34daf8f166a7050ac0992

Complete output (69 lines):

running bdist_wheel

running build

running build_py

creating build

creating build/lib.linux-aarch64-3.7

creating build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py

copying h5py/__init__.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py

copying h5py/h5py_warnings.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py

copying h5py/ipy_completer.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py

copying h5py/version.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py

creating build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/_hl

copying h5py/_hl/__init__.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/_hl

copying h5py/_hl/attrs.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/_hl

copying h5py/_hl/base.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/_hl

copying h5py/_hl/compat.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/_hl

copying h5py/_hl/dataset.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/_hl

copying h5py/_hl/datatype.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/_hl

copying h5py/_hl/dims.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/_hl

copying h5py/_hl/files.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/_hl

copying h5py/_hl/filters.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/_hl

copying h5py/_hl/group.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/_hl

copying h5py/_hl/selections.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/_hl

copying h5py/_hl/selections2.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/_hl

copying h5py/_hl/vds.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/_hl

creating build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/__init__.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/common.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/conftest.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_attribute_create.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_attrs.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_attrs_data.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_base.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_big_endian_file.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_completions.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_dataset.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_dataset_getitem.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_dataset_swmr.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_datatype.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_dimension_scales.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_dims_dimensionproxy.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_dtype.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_errors.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_file.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_file2.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_file_image.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_filters.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_group.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_h5.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_h5d_direct_chunk.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_h5f.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_h5p.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_h5pl.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_h5t.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_objects.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_selections.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

copying h5py/tests/test_slicing.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests

creating build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests/data_files

copying h5py/tests/data_files/__init__.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests/data_files

creating build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests/test_vds

copying h5py/tests/test_vds/__init__.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests/test_vds

copying h5py/tests/test_vds/test_highlevel_vds.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests/test_vds

copying h5py/tests/test_vds/test_lowlevel_vds.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests/test_vds

copying h5py/tests/test_vds/test_virtual_source.py -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests/test_vds

copying h5py/tests/data_files/vlen_string_dset.h5 -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests/data_files

copying h5py/tests/data_files/vlen_string_dset_utc.h5 -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests/data_files

copying h5py/tests/data_files/vlen_string_s390x.h5 -> build/lib.linux-aarch64-3.7/h5py/tests/data_files

running build_ext

Building h5py requires pkg-config unless the HDF5 path is explicitly specified

error: pkg-config probably not installed: FileNotFoundError(2, "No such file or directory: 'pkg-config'")

----------------------------------------

ERROR: Failed building wheel for h5py

Building wheel for termcolor (setup.py) ... done

Created wheel for termcolor: filename=termcolor-1.1.0-py3-none-any.whl size=4831 sha256=49219dc8d2a0984da0c4841b0c5e83788f3a3c4f55832a1f160a0443442de651

Stored in directory: /home/hoto/.cache/pip/wheels/3f/e3/ec/8a8336ff196023622fbcb36de0c5a5c218cbb24111d1d4c7f2

Building wheel for wrapt (setup.py) ... done

Created wheel for wrapt: filename=wrapt-1.12.1-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl size=72882 sha256=7d42f58dc8673df65fb0f65475d3cc0c5d9b5465a8410228b7998e619e588a89

Stored in directory: /home/hoto/.cache/pip/wheels/62/76/4c/aa25851149f3f6d9785f6c869387ad82b3fd37582fa8147ac6

Successfully built clang termcolor wrapt

Failed to build h5py

ERROR: Could not build wheels for h5py which use PEP 517 and cannot be installed directly

失敗・・・。

どうやらh5py関連でエラーのようなのでエラーメッセージで検索し同じ様なケースの対応をとりあえず真似してみました。

これ以降はどれが正解だったのか分からずとりあえずやった内容を列挙

setuptoolsとwheelが古いとなる情報がありpip install --upgrade setuptools wheelでアップデート

→失敗

h5pyを単体で色々なオプションで試行

pip install --no-use-pep517 h5py

→失敗

pip install --no-binary h5py

→失敗

pip install --no-binary=h5py h5py

→失敗

pkg-configをインストール

＃sudo apt list --installed | grep pkg-config

→失敗

debinのパッケージにh5pyがあるようなのでインストール

#sudo apt install python3-h5py

→バージョンが2.8.0-3となんか古そう

再度TensorFlowのインストールを試行

pip install tensorflow-2.6.0-cp37-none-linux_aarch64.whl

Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable

Processing ./tensorflow-2.6.0-cp37-none-linux_aarch64.whl

Collecting keras-preprocessing~=1.1.2

Using cached Keras_Preprocessing-1.1.2-py2.py3-none-any.whl (42 kB)

Collecting clang~=5.0

Using cached clang-5.0-py3-none-any.whl

Collecting wrapt~=1.12.1

Using cached wrapt-1.12.1-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl

Collecting opt-einsum~=3.3.0

Using cached opt_einsum-3.3.0-py3-none-any.whl (65 kB)

Collecting astunparse~=1.6.3

Using cached astunparse-1.6.3-py2.py3-none-any.whl (12 kB)

Collecting tensorflow-estimator~=2.6

Using cached tensorflow_estimator-2.6.0-py2.py3-none-any.whl (462 kB)

Collecting tensorboard~=2.6

Using cached tensorboard-2.6.0-py3-none-any.whl (5.6 MB)

Collecting termcolor~=1.1.0

Using cached termcolor-1.1.0-py3-none-any.whl

Collecting gast==0.4.0

Using cached gast-0.4.0-py3-none-any.whl (9.8 kB)

Collecting flatbuffers~=1.12.0

Using cached flatbuffers-1.12-py2.py3-none-any.whl (15 kB)

Requirement already satisfied: wheel~=0.35 in /home/hoto/.local/lib/python3.7/site-packages (from tensorflow==2.6.0) (0.37.0)

Collecting six~=1.15.0

Using cached six-1.15.0-py2.py3-none-any.whl (10 kB)

Collecting keras~=2.6

Using cached keras-2.6.0-py2.py3-none-any.whl (1.3 MB)

Collecting absl-py~=0.10

Using cached absl_py-0.13.0-py3-none-any.whl (132 kB)

Collecting google-pasta~=0.2

Using cached google_pasta-0.2.0-py3-none-any.whl (57 kB)

Collecting grpcio<2.0,>=1.37.0

Using cached grpcio-1.40.0-cp37-cp37m-manylinux_2_24_aarch64.whl (39.2 MB)

Collecting protobuf>=3.9.2

Using cached protobuf-3.18.0-cp37-cp37m-manylinux2014_aarch64.whl (924 kB)

Collecting h5py~=3.1.0

Using cached h5py-3.1.0.tar.gz (371 kB)

Installing build dependencies ... done

Getting requirements to build wheel ... done

Installing backend dependencies ... done

Preparing wheel metadata ... done

Collecting typing-extensions~=3.7.4

Using cached typing_extensions-3.7.4.3-py3-none-any.whl (22 kB)

Requirement already satisfied: numpy~=1.21.1 in /home/hoto/.local/lib/python3.7/site-packages (from tensorflow==2.6.0) (1.21.2)

Collecting cached-property

Using cached cached_property-1.5.2-py2.py3-none-any.whl (7.6 kB)

Requirement already satisfied: setuptools>=41.0.0 in /home/hoto/.local/lib/python3.7/site-packages (from tensorboard~=2.6->tensorflow==2.6.0) (58.0.4)

Collecting google-auth<2,>=1.6.3

Using cached google_auth-1.35.0-py2.py3-none-any.whl (152 kB)

Collecting requests<3,>=2.21.0

Using cached requests-2.26.0-py2.py3-none-any.whl (62 kB)

Collecting google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1

Using cached google_auth_oauthlib-0.4.6-py2.py3-none-any.whl (18 kB)

Collecting werkzeug>=0.11.15

Using cached Werkzeug-2.0.1-py3-none-any.whl (288 kB)

Collecting tensorboard-data-server<0.7.0,>=0.6.0

Using cached tensorboard_data_server-0.6.1-py3-none-any.whl (2.4 kB)

Collecting markdown>=2.6.8

Using cached Markdown-3.3.4-py3-none-any.whl (97 kB)

Collecting tensorboard-plugin-wit>=1.6.0

Using cached tensorboard_plugin_wit-1.8.0-py3-none-any.whl (781 kB)

Collecting cachetools<5.0,>=2.0.0

Using cached cachetools-4.2.2-py3-none-any.whl (11 kB)

Collecting rsa<5,>=3.1.4

Using cached rsa-4.7.2-py3-none-any.whl (34 kB)

Collecting pyasn1-modules>=0.2.1

Using cached pyasn1_modules-0.2.8-py2.py3-none-any.whl (155 kB)

Collecting requests-oauthlib>=0.7.0

Using cached requests_oauthlib-1.3.0-py2.py3-none-any.whl (23 kB)

Collecting importlib-metadata

Using cached importlib_metadata-4.8.1-py3-none-any.whl (17 kB)

Collecting pyasn1<0.5.0,>=0.4.6

Using cached pyasn1-0.4.8-py2.py3-none-any.whl (77 kB)

Collecting urllib3<1.27,>=1.21.1

Using cached urllib3-1.26.6-py2.py3-none-any.whl (138 kB)

Collecting charset-normalizer~=2.0.0

Using cached charset_normalizer-2.0.6-py3-none-any.whl (37 kB)

Collecting idna<4,>=2.5

Using cached idna-3.2-py3-none-any.whl (59 kB)

Collecting certifi>=2017.4.17

Using cached certifi-2021.5.30-py2.py3-none-any.whl (145 kB)

Collecting oauthlib>=3.0.0

Using cached oauthlib-3.1.1-py2.py3-none-any.whl (146 kB)

Collecting zipp>=0.5

Using cached zipp-3.5.0-py3-none-any.whl (5.7 kB)

Building wheels for collected packages: h5py

Building wheel for h5py (PEP 517) ... error

ERROR: Command errored out with exit status 1:

command: /usr/bin/python3 /home/hoto/.local/lib/python3.7/site-packages/pip/_vendor/pep517/in_process/_in_process.py build_wheel /tmp/tmpqu4eq5l4

cwd: /tmp/pip-install-r22datm0/h5py_c83ebf6719484a6cb76ecd27971abef2

Complete output (70 lines):