まんぼう日記

takataka's diary

iOSのヘルスケアデータを読み込む

 

2017年4月のてくてくメモ - まんぼう日記 以降滞ってる記録をどーにかせないかんというわけで,iPhone 上のヘルスケアのデータを抽出してみました.

参考URL

Step1: iPhone の「ヘルスケア」でデータを書き出す

参考URLの通りやると「書き出したデータ.zip」というファイルに書き出される takataka の場合,2015年頃からの分全部だったので,ファイルサイズ 164MB. 適当な方法でPCへ転送して zip を展開すると,

 ls -l Appleヘルスケア書き出し/
total 8508328
-rw-r--r--@ 1 takataka  staff  1091833306 11  3 15:55 export_cda.xml
-rw-r--r--@ 1 takataka  staff  3255779863 11  3 15:55 書き出したデータ.xml

ということになった.あわせて4GB超.

Step2: XMLを解析して所望のデータを抽出し辞書にする

使ったのはこの辺:

Step3: データを集計・可視化

とりあえず

Out[158]: 3991.5054756587697               # 2017年の総歩行・走行距離
In [159]: df[:"2017-12-31"]['steps'].sum()
Out[159]: 4826456.0                                 # 2017年の総歩数
In [160]: df["2018-01-01":]['dists'].sum()
Out[160]: 3172.7595466567236              # 2018年の総歩行・走行距離(10月末まで)
In [161]: df["2018-01-01":]['steps'].sum()
Out[161]: 3872471.0                                 # 2018年の総歩数(10月末まで)    

1.8万km(3.6万km(目標その1, 地上から静止衛星軌道まで)の半分)とか2万km(4万km(目標その2, 赤道上を地球1周)の半分)とかの節目は気づかぬうちにすぎちゃったのねん( cf. 2017年4月のてくてくメモ - まんぼう日記 ).

 

グラフを描くとこーなりました.単位は [km/日] と [歩/日] .

 

f:id:takatakamanbou:20190317112848p:plain f:id:takatakamanbou:20190317112631p:plain

2017年のてくてくメモ

(この記事,2017年の記録なので2017年末の日付にしてますが,実際に書いてるのは2019年3月17日だったりします)

 

2017年の月ごとのてくてくメモは 2017年4月のてくてくメモ - まんぼう日記 を最後に滞っていたので,iOSのヘルスケアデータを読み込む - まんぼう日記 で得たデータをこちらにメモっときます.

 

2017年の年間総歩数は4,826,456歩,総歩行・走行距離は3991.5kmやったそーです.記録をとりはじめた2014年3月17日以降2016年12月31日までの総歩行距離が 14205kmだったので,2017年12月31日までの総歩行距離は18197kmっちうことになりました.当初の目標,静止衛星軌道36,000kmまでの半分過ぎたぞ.

 

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TensorFlow で MLP と CNN (2)

TensorFlow で MLP と CNN - まんぼう日記 のつづきです.

 

tf.train.Saver 使って学習後のネットワークパラメータを save & restore できるようにしようと,以前のプログラムをいじってたんですが,どうもうまくいきません.どこを間違えてんのか,3回に1回だけ正しく動くという妙なことに….直す気力をなくして,Saver 使うのやめることにしました.ネットワークパラメータを NumPy の array として取り出して  numpy.savez_compressed するように方針変更です.ついでに,昨日 TensorFlow 使えるようにしたばかりのGPGPUマシン( cf. GPGPUマシンの更新(4) TensorFlow を使えるようにする - まんぼう日記 )で GPU 使ってみる実験もしました.

 

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GPGPUマシンの更新(4) TensorFlow を使えるようにする

GPGPU用のマシンを手に入れました - まんぼう日記 のマシンで TensorFlow を動かせるようにしました.その結果,こういう環境になりました.

  • Ubuntu 16.04 LTS
  • CUDA 8.0 & cuDNN v5.1
  • TensorFlow 1.2 TensorFlow 1.3

というわけで,作業メモです.

 

  • Ubuntu 16.04 LTS の再インストール
  • CUDA 8 と cuDNN v5.1 のインストール 
    • CUDA 8
      • インストールと設定
      • Patch のインストールと CUDA の動作確認
    • cuDNN v5.1
  • TensorFlow 1.2 のインストール
  • (2017-08-17追記)TensorFlow 1.3 & cuDNN v6 へのアップグレード
    • cuDNN v6 のインストール
    • TensorFlow 1.3 へのアップグレード
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CNN で colorization

久しぶりの更新です.3月後半頃からめっちゃ忙しなってまいまして...

まあそれはそれとして.畳み込みニューラルネットでグレイスケール画像に色を付ける実験をやってみました.

f:id:takatakamanbou:20170815200101p:plain f:id:takatakamanbou:20170815200105p:plain

上記左の画像を入力したら,右の画像を出力するようにしたい,っちうわけです.TensorFlow で CNN 作って試してみたら,単純なネットワークでもそれなりにできました.

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