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Keras / Tensorflow で使う学習データセットからテクスチャアトラスを作成するコードを書きました。デバッグ、学習データセット作成の練習も兼ねています。 学習データセット CIFAR10 Small Images https://keras.io/datasets/ https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 図 今回、生成したテクスチャアトラス（拡大） 図 生成したテクスチャアトラスの全体 8,000 x 6,400 texels (250 x 200 images) コード # source: https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/cifar10_cnn.py # morishige, 2018 from keras.datasets import cifar10 # The data, shuffled and split between train and test sets: (x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data() print('x_train shape:', x_train.shape) print(x_train.shape[0], 'train samples') print(x_test.shape[0], 'test samples') # for debug import numpy as np from PIL import Image def img_show(img, atlasX, atlasY): pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img)) pil_img.show() img_name = 'cifar10_atlas_' + str(atlasY) + 'x' + str(atlasX) + '.jpg' pil_img.save(img_name) # get information im

Keras で plot_model() を使って、下記エラーが出力された場合、 "Failed to import pydot. You must install pydot and graphviz for `pydotprint` to work." 原因は、graphviz.exe が見つからないのが原因です。システム環境変数 Path に、graphviz.exe への Path を追加することで解決しました。 動作環境 Windows 10 Pro (64bit) Anaconda 4.3.0 Python 3.6 Tensorflow 1.4.0 Keras 2.1.2 手順 step 1. graphviz をダウンロードします https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/Download_windows.html step 2. システム環境変数 Path に graphviz.exe の場所を追加します C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin step 3. Neural Network を図として出力します import keras from keras.models import load_model from keras.utils import plot_model import os model_dir = os.path.join(os.getcwd(), 'models') model_name = 'keras_mnist_trained_model.h5' model_graph_name = 'keras_mnist_trained_model.png' model_path = os.path.join(model_dir, model_name) if os.path.isfile(model_path): model = load_model(model_path) print('Load trained model at %s ' % model_path) model_gra

あけまして、おめでとうございます。 画像は、今後、創ってみたい Sci-Fi RPG のイメージです。 タイトル Vielfältiger Effekte とは、Manifold Effects の意味です。 ドイツ語表記の理由は、響きの良さですｗ（え “There are days that define your story beyond your life, like the day they arrived.”  - Dr. Louise Bank, 映画 メッセージ(原題: Arrival) より 世界設定 2045年、地球は異常気象と資源の枯渇によって、食糧難となります。 AI で最適な遺伝子の組み合わせを見つけ、クローンを使った食糧の養殖を試みるものの、種々の副作用で、人口は10% までに減少して、人類は絶滅の危機に瀕します。 （AI でヒト自体のクローン案が出るものの、成長の時間が現実的ではありませんでした。かわりに、アンドロイドをデザインして生成することになります。） そこで、人類は、地球外で資源が豊かな惑星を求めて、初めての惑星探査、惑星移住を試みます。 SF といえば、未知との遭遇。この時、人類（プレイヤー）はどのような行動をとるか、で種の存続が決まっていきます。 ゲームシステム メモ程度に書き出したものです。自由度の高いシステムです。 故に、Full 3D ではなく、2.5D で実現するのが良いかも。 大きな目的は、種の存続です。それが達成できれば、手段は問いません。 プレイヤーの数だけ、人類の物語が生成される仕組みです。 一般的なプレイヤーは、まずは人類絶滅を回避する方法を探すことになるでしょう。 移住できそうな惑星が見つかったら、箱舟に相当する宇宙船を構築して脱出です。 あるいは、地球自体のテラフォーミングを行う解法もあります。 この場合は、安全な場所へ生き残った人類を誘導することになります。 地球 資源探査、惑星探査のための宇宙船を構築します。 宇宙船構築の資材集め、設計を実行します。 探査チームを組織します。 銀河と惑星 銀河の地図を作りながら、惑星を見つけて、着陸、探索します。 地球か宇宙ステーションへの帰りの燃料も考慮して探索します。 惑星の