在宅勤務（子供2人）の知見メモ

在宅勤務の時に、子供２人を見ていた時の我が家の知見のメモです。

※主語大きめに書いていますが、サンプルは我が家のケース一つです。

 

＜前提＞

  • 子供一人で大人一人を占有する。
  • 大人一人で子供二人を見るのは難しい。

そのため、子供二人を見るのと、子供一人を見るのでは大違い！

※子供の性格により違いはあると思います。

 

＜要因＞

  • 子供は同時に爆発（癇癪を起こす）する。
  • 子供の要求は解消されるまで、ずっと継続する
    • 対処にかかる時間は1分～5分
    • 中断時間は長くはないが、回数が多い
    • 子供の要求は明確。
      • 要求がわかれば早い。
      • 要求は細かい。
      • 要求を満たせば納得する
    • 絶対無理な要求もある。
      • 絶対通らない穴に穴より大きいボールを通せなど。
      • その時は、別のことで気をそらさせる。
  • 子供は他の子供と同調する

＜対策＞

  • 子供の要求に即座に答える
    • 子供の問題は、問題がわかればすぐに解決する。
    • 何が問題か、しっかり観察して、理解できるようになる必要がある。
      • 何を言っているのかがわからないので、要求がわかりにくい
      • 要求自体は割とはっきりしている。Ex.　おむつ、お腹がすいた、
  • 一人で遊べる・勉強をできるようにする
    • 環境を整えるのが大事。

＜仕込み＞

  • おもちゃ
    • 毎日別のおもちゃを提案できるようにする。
    • ある程度整理をして、遊びやすくする。
  • 食事
    • すぐに与えれるようにする。
    • 子供の時間に合わせて食事をする
      • 子供は決まった時間におなかがすいて、待ってもらえない。
  • おやつ
    • すきなおやつをあげれるようにする。
    • 同じ種類のおやつを続けない。飽きが来ないようにする。
    • フルーツを買っておく
      • 切るだけで与えれるので、おなかがすいた時の時間稼ぎに最適。
  • お世話
    • オムツ交換
      • おしりふき・オムツをいろいろな場所に置いておく。取りに行く時間を短縮する。
    • 鼻かみ
    • 飲み物
      • 好きな飲み物をストックしておく
      • こぼすので、ティッシュをいろいろな場所に置く。
      • 濡れてはいけないものに防水対策をする。
    • これ見て！など。
      • コメント上手になる。うまく褒める。
  • 勉強（要検討）
    • 机周りを整理する。
    • 時間を意識させる。時計を読めるようになる。
    • 小学生の課題はいろいろな場所でサポートする。
  • タブレット（要検討）
    • 制限が難しいが、大事なツール
      • ゲームのやりすぎに注意
    • 適切なアプリを入れる。不要なアプリを入れない。
    • 時間制限をする。
      • iPadのスクリーンタイムがおすすめ。もう少し細かい時間設定が欲しいところ。
    • ショルダーハッキングに気を付ける。
      • 子供はパスワードを盗み見ます。

＜片付け＞

  • 一度しっかり片付けをして、物の場所を親が把握する。
    • 探し物の時間を極力なくす。
  • 子供の要求の度に片づけをする
  • 時間のかかる片付けはしない
    • 時間のかかるものは箱に入れて、時間のある時に片付ける

＜大事なこと＞

  • 子供が成長することで楽になる。
  • 成長するには時間がかかる。根気よく教えることが大事。

PyTorchの環境を構築する（Mac mini + eGPU）

動作環境

Mac mini (late 2012) High Sierra

NVIDIA GTX 1080 Breakaway Box 

Cuda/Cuda Toolkit 9.0インストール

Cudaドライバをインストール
318.10.10.10.20.109

Cuda Toolkit 9.0をインストール
※この時Cudaドライバはインストールしない。
https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive


＜参考＞eGPU Support
https://egpu.io/forums/mac-setup/wip-nvidia-egpu-support-for-high-sierra/

 

Minicondaのインストール


https://conda.io/miniconda.html
bash ./Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh

＜参考＞
https://qiita.com/komeda-shinji/items/470c8ca3b2273be1f825
デフォルトパスにminicondaをインストール。

 

conda,pipでPytorchで必要となるものをインストール
/Users/<usename>/miniconda3/bin/conda create -n pyt python=3.6

source /Users/<usename>/miniconda3/bin/activate pyt

conda install pandas jupyter matplotlib

pip install flask smart_getenv gunicorn

conda install -c anaconda cython

export CMAKE_PREFIX_PATH=/Users/<usename>/PyTorch

conda install numpy pyyaml mkl mkl-include setuptools cmake cffi typing

git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
cd pytorch

pip install torchvision   ※condaではインストールに失敗したのでpipでインストール

※pipは既にインストールしていたので、インストールについては省略します。

 

＜参考＞

PyTorchで学ぶニューラルネットワークと深層学習

https://www.amazon.co.jp/PyTorchで学ぶニューラルネットワークと深層学習-杜-世橋-ebook/dp/B078WK5CPK/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1526645225&sr=8-1&keywords=pytorch

 

Pytorchのインストール

 

PytorchはMacでNVIDIAのGPUを使う場合は、ソースからインストールする必要あり。
MACOSX_DEPLOYMENT_TARGET=10.13 CC=clang CXX=clang++ python setup.py install

 

Cudaサンプル(deviceQuery)の実行

Cudaサンプルフォルダへ移動
cd 1_Utilities
cd deviceQuery
./deviceQuery

Result=Passとなっていれば、Cudaを認識している。

※サンプルを実行する際に以下が必要
sudo xcode-select --switch /Applications/Xcode.app/Contents/Developer

 

Jupyter notebookを起動する


jupyter notebook --port=8888 --ip=“localhost” --notebook-dir=$HOME/notebooks

以下のスクリプトを実行し、

import numpy as np
import torch

t = torch.cuda.is_available()
print(t)

 Trueとなっていれば、Cudaが利用可能。

Cudaを利用できることを確認。

 

ハマったところ


・PytorchはMacでCudaを使いたかったらソースからインストールする必要あり。
・複数のToolKitをインストールしたため、Cudaドライバーとバージョンが不一致。Pytorchのビルドにも影響。
・Cudaドライバが使えるClangのバージョンが決まっているため、最新のClangが使えない。


Pytorchのビルド自体に時間がかかったこともあり、計３時間×３日程度かかった。

サンプルでMNISTを動作させて、正常に動作していることを確認。長かった・・・。

工夫してることリスト（ライフハック、子育てハック）

子育てや日頃の生活で、いろいろと工夫をしてきて、以前より少し楽になってきたので、知見を共有します。

 

ひとまず、今年に入ってやっていることで、効果のあったことをリストアップします。

効果は⇒以下です。

 

・Amazon Alexa で毎日の子供の予定（起きる時間、片付け、お風呂など）をリマインドする。★名前で呼ぶようにする。

　⇒子供にいちいち言わなくてよくなるので、楽になる。

・子供が簡単に片付けをできるように棚を買う。

　⇒片付けが早くなる。

・Wunderlistで家族内のタスクを共有する。

　子供の好きな給食、欲しがってるおもちゃ、保育園のイベントなどを共有する。

　⇒子供が喜ぶことができやすくなる。

　購入するものリストで、お互いの承認を得た上で購入する。（コメントを書く）

　⇒合意がとれるので後でもめない。

・日曜にまとめて１週間分のご飯を作る。

　⇒平日に時間ができる。

・Wunderlistで献立を管理し、夫婦で献立を立てる。

　⇒お互いが食べたいものが食べれる。

・生協、ネットイオンを使う。

　⇒買い物の時間を節約できる。

・iPad Pro で、資格試験の勉強や、技術書の読書（pdfに書き込みながら）をする。

    ⇒書き込みながら読めるので。読書の効率が上がる。

・書籍をスキャンして電子化する。

　⇒収納場所が確保できる、どこでも蔵書を読める。

・家庭内NASサーバを導入して、写真、ビデオなど、いろいろなデータをバックアップする。

　⇒なにかあっても、バックアップをとっているので安心。

・ジューサーの導入する。

    ⇒朝に人参りんごジュースを飲む

・パン焼き機を導入する。

    ⇒パンを定期的に焼く

 

 

 

Siriでテレビをつけてみた(Nature Remo + Homebridge)

最近リモコンの操作を自動化できるプロダクトがいろいろ出ていますが、

我が家ではNature Remoにしました。

Nature Remoを選んだ理由としては、以下です。

  • ベースとなっているIRKitからいろいろ改善されている印象がある。
  • サポートがしっかりしてそう。ドキュメントが充実している。
  • 試している人(主にIRKit)が多い。

IRKitの機能が継続して使えるということなので、新しいプロダクトになっても、安心して使えるという認識です。

ラズベリーパイに入れている人が多い印象でしたが、私はもう使わない余った古いノートPCに入れました。

環境

HP Mini 110

OS Ubuntu 16.02 (32bit)

Nature Remo

セットアップ手順

今回難しかったのは、いずれの環境、いずれのバージョンで動作するのかわからなかったため、環境を決定するのが難しかった。

また、古い32bitのPCを使っていたため、最新バージョンがインストールできないなどの制約があった。

セットアップは下記のページを参照した。

kainokikaede.hatenablog.com

Ubuntu 16.04 (32bit)インストール

当初はCentOSを予定していたが、32bitOSで動作する実績が見つからなかったことから、Ubuntuに途中で変更。
※CentOSでセットアップ・トラブルシュートしていた丸１日を失った。

www.ubuntu.com

Ubuntuのインストールについては割愛。

Avahiインストール

$ sudo apt-get install libavahi-compat-libdnssd-dev

nodejs インストール

nを使ってバージョンを切り替えるようにする。

$ sudo npm install -g homebridge --unsafe-perm

$ sudo npm install -g homebridge-irkit

$ sudo npm install -g homebridge-cmd

 

セットアップ手順は以下のホームページを参考。

nodejsがなんたるかを知らなかったので、調べてお勉強。

Node.js を5分で大雑把に理解する - Qiita

homebridge インストール

homebridgeとプラグイン(homebridge-irkit/homebridge-cmd)インストール

インストール手順は以下の通り。

$ sudo npm install -g homebridge-irkit
$ sudo npm install -g homebridge-cmd

 

どのバージョンで動作するか確認するため、アンインストール/インストールを何度か繰り返す。

config.jsonファイル作成

~/.homebridge/config.jsonファイルを作成する。

 

いろいろ成功した人たちのページを参照して、作成。

なかなか動作しなかったが、なんとか動作するファイルを作成できた。

 

以下、ファイル作成に必要な情報。

  1. RemoのIPアドレス確認
    dns-sd -B _remo.tcp をコマンドプロンプトで実行する。
    Instance Name にRemoのホスト名が表示される。
    取得したホスト名を使い、
    dns-sd -G v4 Remo-******.local をコマンドプロンプトで実行する。
    ※Remo-****** に取得したホスト名を入れる。

    よくある質問 — Nature

  2. 赤外線情報の取得
    赤外線情報を取得したいリモコンをRemoへ向け、リモコンのボタンを押す。
    赤外線情報を取得すると、RemoのLEDが青く光る。
    以下のコマンドで赤外線情報が取得できる
    curl -i "http://"RemoのIPアドレス"/messages" -H "X-Requested-With: curl"

    www.kb-cameratravel.com

    テレビ・部屋の照明・冷房・暖房の電源オン/オフを登録した。
homebridgeの起動

$ cd ~/.homebridge

$ homebridge でhomebridgeを起動する。

QRコードが表示されるので、iPhoneのHomeKitで登録する。 

 

今回ハマったこと

  • nodejsが動く環境づくり
    CentOS7.3で進めていたが、32bitOSは対応していないことが判明。6.9にしてもうまくいかず、、Ubuntuに切り替えることにする。
    nodesourcesのインストールスクリプトでエラーが発生して、インストールができなかった。
  • nodejsのバージョン
    バージョン8系だと正常に動作しなかった。今回は、バージョン6.2.2を使う。
  • config.json
    irkit_urlが修正されirkit_hostとなっている。

    homebridgeでsiriから家電コントロール２ - Qiita

参考ページ

IRKit - Open Source WiFi Connected Infrared Remote Controller

  

次はAmazon Echo連携を検討しています。

 

MacBook Pro + Windows 10 Creators Update(BootCamp) + eGPU(NVIDIA GTX1080) + Acer Win MR ヘッドセット を 試してみた

MacBook Pro + Windows 10 Creators Update(BootCamp) + eGPU(NVIDIA GTX1080) + Acer Win MR ヘッドセット を試してみた

PC : MacBook Pro late 2016

タイトルの構成で、構築して上手くいったので、記録のためここに書きます。

BootcampでWindows 10のインストール

手順は以下を参考。

思っていたよりもかなり簡単、OSの削除・再インストールも簡単。

mac-windows-pc.com

上記の手順ではパーティションを選択する必要があるが、その手順も必要なかった。

Windows用として130G程度割り当てた。(OS用 30G データ用 100G)

　

2017/10/21 現在、High SierraのBootCampのバグにより、Windowsを再起動する際に、次回再起動時に起動するOSをMacとすることができない。

  以下の手順(Optionキー + 電源ボタン)でWindowからMacへ切り替えることができる。

 

Sonnet eGFX Breakaway Box へ GPUの搭載

eGFX Breakaway Box for AMD and NVIDIA GPUs | Sonnet

GeForce® GTX 1080 G1 Gaming 8G

購入時の価格は計約10万円程度

6ピン + 2 ピンの電源コネクタでGPUを接続する必要あり。

ピンの形状にで、差し込む場所が決まってくるので、特に迷うところはなかった。

 

Windowsの初期設定

スリープに入るとややこしくなるということがどこかの記事に書いてあったので、事前の準備として以下を実施。

  • 復元ポイントの作成
  • スリープの解除
  • システムエラー 自動的に再起動するを解除

         システム・エラー発生時の自動再起動を無効にする − ＠IT 　

         WindowsXPの手順だが、Windows 10 でも同様。

NVIDIA GTX 1080 インストール

NVIDIA GTX 1080 の接続(初回)

NVIDIA GTX1080を接続すると、ドライバのインストールが自動的に開始するが、その後、ブルースクリーンになって落ちる。

ブルースクリーンは正常に表示されない。モザイクのような画面が表示され文字は読めない。

おそらく、1回目のブルースクリーンは回避不可。

ドライバ自体はインストールされる様子。

 

Windows 10が起動した状態で、ドライバを使いに行くと、ブルースクリーンで落ちる様子。そのため、下記のようにWindows を起動する前にPCに接続することが必要。

ただし、接続してから電源を入れても上手くいかないし、遅すぎるとブルースクリーンになる。接続するタイミングが重要。

NVIDIA GTX 1080の接続(2回目以降)

Windows 10 起動後、くるくる回りだした（１回転くらい）時にThunderbolt 3 を接続する。

デバイスドライバでNVIDIA GTX 1080が接続されているか確認する。

この時、遅すぎるとドライバを認識するのが遅くなるためか、認識しない。

NVIDIA GTX 1080 ドライバのインストール

MacBook Pro 本体のグラフィックドライバとNVIDIA GTX 1080が認識したら、

以下より、対応ドライバをダウンロードしインストール。

NVIDIAドライバダウンロード

Fall Creators Update のインストール

Windows 10更新アシスタントでアップデートを試みるも、ブルースクリーンになり３回程失失敗した。

アップデートを行うツールをダウンロードし、アップデートを試みると成功した。

Windows 10 のダウンロード

 

何度もアップデートに失敗したため、dumpなどのゴミができている。

また、アップデート前のWindowsも戻せるように保存されているので、

ディスククリーンアップで消す。

 

動作スペック確認

Mixed Reality PC チェックのアプリで、動作可能であることを確認する。

 

www.gizmodo.jp

Acer Win MR ヘッドセット の接続

あとは、チュートリアルにしたがって、操作方法を学ぶ。

 

同様の構成での実施例が見つからなかったので、うまくいくか不安でしたが、結果としてうまくいってよかったです。

 

あと、どうしてこの構成にしようと思ったかを時系列順に書くと、

 

深層学習やってみたい。

→ちょっとやってみた。(はじめての深層学習(ディープラーニング)プログラミング)

ハイスペックのUbuntuマシンとGPU(NVIDIA)が必要らしい。

VRもやってみたいなぁ。

→ハイスペックのWindowsマシンが必要

→高い。デュアルブートで動かすとしても、PC(20万くらい) + VRヘッドセット(5万)

＜一旦あきらめる＞

＜時間が経つ＞

 Win MR ヘッドセット(Acer)の開発者版が出るけど、一瞬で売り切れる。

＜時間が経つ＞

External GPUというものがあるらしい。

→でも、Mac本サポートしてないし、もうすこし待とう。

＜時間が経つ＞

High Sierra でExternal GPU をサポート。※ただし、Radeonのみ。

深層学習で使いたいので、NVIDIAのGPUがいいなあ。

Macでサポートするまで待つ？

→あ、でも家の古いWindows PCはThunderbolt ついてないや。External GPUの転用は無理そう。

→Thunderbolt増設もマザーボード対応してないし、できなさそう

→それなら、MacBook ProにWindows入れたらいいんじゃない？

→MacBook Pro + Window(BootCamp) + External GPU(NVIDIA)でVRできそうね。

Wndows Creator Update + Win MR ヘッドセット(Acer)が出るらしい

→買います！！

 

という感じです。