【第3回】🐍Pythonで機械学習やろうよ！機械学習環境の準備！Colaboratoryの私（変人）がハマったこと：注意！

2020年3月12日 11:30

Pythonでバカが出たぞ！

それ私です。
この😈地獄をあなたに無料でスキルシェア♬

お世話になっております。
合同会社ムジンケイカクプロ　代表ムジンです。

前回、

こんなようなことをしたのですが、今回は絶対に覚えて欲しい、力技です。

私を知っている方は、「はいはいでたよでた」という感じだと思うんですが、別に私はプログラマーではないんです。
プログラムは読めるし分かるし動かせて問題解決できるだけで、全然プログラミング自体は上手くない。
また、あんたパワー勝負か？
そうです、それです。
それをお教えして、顧客を増やそうという魂胆なのです。
※機械学習が忙しくてあまり案件は受けられないけど、、、

サンプルファイルは次回に添付できる予定ですが、Colaboratoryで困ることがあるので以下。

Google Driveとのファイル共有の楽するコツ

ファイル→新規作成

フォルダのマークをクリックして、しばらくすると、ドライブをマウントと出てきます。

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

こんな命令がメインの画面に入るんですけど、出ましたかね？
※今は一発で入るわけですが、前はいちいち手書きだった記憶。

そこで私のような変人は、Colaboratoryと仮想PC上（要するにローカルPC、パソコンですね）の中に、同じような機械学習の環境を作って、同時に作動させるわけです。

いろんなテストも兼ねて、片一方が機械学習している時に、片一方でPythonコードを書く。
そんなことをします。

環境の統一でだるいのが、データファイルを読む場所の指定です。

ColaboratoryとローカルPCでフォルダの位置が違うと、Colaboratoryから落としたプログラムや、ローカルPCからアップロードする際に、常にここを変えないといけない。

だるい。

そのため、ローカルPC側に.ipynbのファイルをダウンロードします。

そのファイルを設置したフォルダの中に、contentフォルダを作成。
その中にdriveフォルダをもう一度作成します。

# -*- coding: utf-8 -*-
from google.colab import drive 
drive.mount('/content/drive/')

最終的に、ローカルPCのファイル内にある、このGoogle Driveとの接続命令を削除すれば、終わりです。

df = pd.read_csv('today.csv', dtype = None, delimiter = ",")

読み込むファイルの位置が統一できるので、便利になります。

%cd "drive/My Drive/marge"

私は、Colaboratory内では、上記のフォルダパスの指定をしていますが、これは後日。

ランタイムをリセットする

なんか動作がおかしい。
変数を見ると、やっぱりないはずのデータが、、、

何回も実行しているうちに、様々な改変をプログラムに加えると思います。

そうすると、自分でも覚えていない変数（便利なデータの入れ物ですね）が、Colaboratory上には存在していて、混乱してきます。

それを一気に解消するために、たまに再起動、またはリセットしてみてください。

私はGoogle Driveのマウントを、別ファイルで複数回行うと、マウントとアンマウント（Google Driveとの接続と切断）の切り替えが上手くいかない時があって、考えるのが面倒なので、これでぶったぎります。

次回予告

スクレイピングしてみよう

いつもお読みいただき、ありがとうございます。書くだけでなく読みたいので、コメント欄で記事名入れてもらうと見に行きます。