2017年冬アニメ感想

2017年のアニメの総括を書く為にクール毎にまとめていく。

アイドル事変

コンテンツとして嫌いではなかったのだが、いつの間にかゲームが終わってしまったという印象が強い。何故終わってしまったのか。

AKIBA'S TRIP

10年台も後半にあっては懐かしい作風であるように感じた。もはやハーレムなんて珍しい時代なのだ。それでいて古臭いとは感じなかったのは作りが上手いのか私が00年台の遺物なのか。いずれにせよ、結構楽しめた。ライヴも楽しかった。
ただ、OPをやったユニットがどんどん解散していくというのは恐ろしい。次はどこかと今でも震えている程だ。

うらら迷路帖

このクールでは一番好みのアニメだったように思う。何が好きかと言われれば難しいが、この系統のアニメが好きなのだ。可愛ければよしとする感性がよく働いたアニメだったように思う。

ガヴリールドロップアウト

天使と悪魔が半同棲する未来しかないアニメは最高。

けものフレンズ

今になってみればあのムーヴメントは何だったのかと思うが、作りとしてはオーソドックスだったように思う。やはり女の子2人組のロードムービーには心惹かれるのだ。旅の終わりは新たな旅の始まりでなければならない。

この素晴らしき世界に祝福を!2

年内に見切るのが目標だ。見切りたい。2話くらいまで見た。

小林さんちのメイドラゴン

好みのカップリングだった事は言うまでもない。食べるという形式での求愛は食という観点でも意識されるし、なんだかんだで家族への紹介というシチュエーションには意識させられるものもある。多分、これは年齢的なものもあるのだろう。いつの間にか私もそんな年になっていた。
また、アニメになって初めて男性組への意識が向いた。声や動きがついたという表現形式の変化もあろうが、ロンリーホームやそれに近い共同生活を知ってしまったからだろう。

スクールガールストライカーズ

こちらも年内に見終わる予定。6話くらいまでは見たような気がする。

BanG Dream!

1話くらいは見た気もするが、記憶が定かでない。最近はバンドリを知らずんば百合オタクに非ずといった雰囲気すら感じるが、そういった中で見るのも刺激がありそうだ。

南鎌倉高校女子自転車部

上田麗奈さんが出演されている事は知っている。それ以外は知らないが、どうにか見ようと思う。

幼女戦記

見ます。

リトルウィッチアカデミア

多分好きなんだろうなと思っていたが、放送圏が合わなかった。最近Netflixに加入したのでちゃんと見たいと思う。




『うらら迷路帖』 千矢 1/8スケール 塗装済完成品フィギュア

『うらら迷路帖』 千矢 1/8スケール 塗装済完成品フィギュア

プリパラサイリウムカラー [アイドルタイムプリパラ Winter Live 2017]

気づいたらプリスマスも明日だったのでアイドル毎のサイリウムカラーをまとめた。例によって公式での明示やキャストのTwitter, アニメやライヴでの反応等を見てそれらしいものを記載している。カラーは例によってルミエース系にしているが、今回の物販のペンライトの形状はキンブレ系に戻ったように見える。まぁ足りない色はないと思うのであまり気にする必要はないだろう。
なお、今回はキャストと役名が一対一対応のような*1表現だが、兼役についても記載している。

真中らぁら PINK
南みれぃ LIGHT BLUE
北条そふぃ PURPLE
東堂シオン GREEN
ドロシー・ウェスト BLUE
レオナ・ウェスト RED
夢川ゆい*2 YELLOW/PINK /
虹色にの GREEN
幸多みちる PURPLE
白玉みかん WHITE
ガァルル RED
黄木あじ YELLOW
北条コスモ LIGHT BLUE
紫京院ひびき PURPLE
緑風ふわり GREEN
ファルル WHITE
真中のん PINK
月川ちり GREEN
太陽ペッパー YELLOW
夢川ショウゴ LIGHT BLUE
三鷹アサヒ RED
高瀬コヨイ PURPLE
ジュリィ WHITE
ファララ・ア・ラーム GREEN

楽しみたい。

*1:http://avex.jp/pripara/news/detail.php?id=1055953&artist_cd=PRIP2

*2:

Ubuntu 16.04LTSにKerasやTensorFlowを入れてGPGPUできるようにする

Ubuntu 16.04LTSにGPUが使える状態でKerasやTensorFlowをインストールする。TensorFlowとしては4つの方法が紹介されている*1が、大別すればDockerを使う場合とDockerを使わない場合(virtualenv, native pip, Anaconda)にわけられる。それぞれ必要なパッケージが違う為、何が違うかの一覧は次の表にまとめた。native pipはvirtualenvと同様なので記載していない。

Docker virtualenv Anaconda
NIVIDIA Driver 必要 必要 必要
CUDA 不要 必要 必要
cuDNN 不要 必要 不要
Docker 必要 不要 不要
nvidia-docker 必要 不要 不要

導入の容易性を考えると、ネイティヴで使いたいならAnaconda, そうでなければDockerといった所か。Wheel形式が増えてきたからvirtualenvもかなり導入が用意になったが、KerasやTensorFlowを使うようなユーザはJupyterも利用する可能性が高く、JupyterはAnaconda推奨となっている。


ここでは方式を問わず必要なNVIDIAのドライバのインストールをしてから、それぞれ導入方法を解説していく。なお、次の環境で試している。

CPU Intel(R) Core(TM) i5-6600T CPU @ 2.70GHz
Mem 12GB
GPU GeForce GTX 750 Ti
OS Lubuntu 16.04.3 LTS
NVIDIA driver 361.42
Python 3.x
CUDA V8.0.61
cuDNN v6

NVIDIAドライバのインストール

標準のドライバで既にGPUは認識されているはずだが、CUDAを使うにはプロプライエタリなドライバを解する必要がある。そこでGPUのドライバをNVIDIAのドライバにしてやる必要がある。このくらいはGUIでもできる。[Preference]-[Additional Drivers]を選んでいくと次のような画面になる。nvidiaのドライバを選択してアプライすればよい。
f:id:yyasui:20170817172732p:plain

個人的な趣味でtestedのnvidia-375をインストールしたが、nvidia-340でもCUDAやnvidia-dockerの要件を満たしているのでnvidia-340でもよい。

インストール処理が終了すると再起動が求められるので再起動をしてやる。再起動後に選択したドライバに切り替わっていればインストールは成功した事になる。次はドライバより上のレイヤのインストール処理になる。

Dockerを使う場合

NVIDIAが提供しているnvidia-docker*2を導入すれば、Docker上でならかなり簡単にGPGPUで遊べる。ここではDockerのインストール方法から紹介する。

Dockerのインストール

公式ドキュメント*3に従ってインストールする。

まず、事前パッケージのインストールとリポジトリの追加をする。

$ sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
$ sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88
$ sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

後は普通にaptで取得するだけで済む。

$ sudo apt update
$ sudo apt install docker-ce

nvidia-dockerのインストール

後はgithubからdebパッケージを取得して、インストールをしてやるだけになる。

$ wget https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb
$ sudo dpkg -i nvidia-docker*.deb && rm nvidia-docker*.deb

以下の要領でテストができるようだ。

nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi

TensorFlowの利用

TensorFlowのコンテナ*4はタグによってPythonのバージョンやGPUの有無が管理されている。そこで次のようにすればPython3でGPUが使えるコンテナが8888ポートでJupyterが立ち上がった状態で起動する。

$ nvidia-docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3

しかしこの状態ではKerasは入らないし、Jupyterがローカルホストからしか使えない状態である。そのようにDockerfileとjupyter_notebook_config.pyを書き換えたりこれをベースイメージに新たなDockerfileを作ってもよいが、状況に応じて自分で一から作ってしまってもよい。NVIDIAがCUDA/cuDNNの各バージョンに合わせたDockerイメージを公開している(https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda/)からこれをベースイメージにしよう。

Dockerを使わない場合

CUDAインストール

CUDA*5をダウンロードしてインストールして、テストしてみる。なお、exportしているパスはCUDAを使う場合には実質必須となるので.bashrc等に書いてしまってもよいだろう。

$ wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64-deb
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64-deb
$ export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64 ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}update_8.0.61-1_amd64-deb
$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.61

更にCUDAには現在(2017/08/23)、パッチが公開されているのでこれも適用してやる。

$ wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/patches/2/cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-cublas-performance-
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-cublas-performance-update_8.0.61-1_amd64-deb

Anaconda

minicondaのサイレントインストール

condaの最小構成のminicondaをインストールしてcondaを使えるようにする。

$ wget -O miniconda.sh https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
$ bash ~/miniconda.sh -b -p $HOME/miniconda
$ export PATH="$HOME/miniconda/bin:$PATH"
$ conda update conda
KerasやTensorFlowをcondaでインストール

TensorFlowのインストール手順でcondaでインストールする場合のリポジトリとしてconda-forgeを上げている為、ここではconda-forgeを使っている。なおcondaを使う場合はcuDNNが取得されるので後述するようなインストールは不要である。

$ conda create -n keras_tensorflow -c conda-forge -y python=3.6 keras tensorflow-gpu jupyter
$ source activate keras_tensorflow

virtualenv

cuDNNのインストール

virtualenvでcuDNNが欲しい場合、自分でインストールしなければならない。cuDNNのダウンローダを取得するには開発者プログラムへの登録が必要である*6。用途等が聞かれるので素直に答えて登録してやればいい。

cuDNNの最新版はv7であるが、TensorFlowが現状で対応しているのはcuDNN v6なので次では6をインストールしている*7

$ sudo dpkg -i libcudnn6_6.0.20-1+cuda8.0_amd64-deb
$ sudo dpkg -i libcudnn6-dev_6.0.20-1+cuda8.0_amd64-deb
$ sudo dpkg -i libcudnn6-doc_6.0.20-1%2Bcuda8.0_amd64-deb
隔離環境の構築とTensorFlow等のインストール

virtualenvwrapperでPython3の環境を作り、その中でTensorFlow等をインストールする。setuptoolsをインストールしているのはKerasの依存関係で取得されるTheanoが必要とするからである。早くWheel形式になって欲しいものだ。

sudo apt install python3-pip
pip3 install setuptools virtualenvwrapper
export WORKON_HOME=~/Envs
mkdir -p $WORKON_HOME
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
mkvirtualenv keras_tensorflow -p python3
pip3 install keras tensorflow-gpu jupyter

取り敢えず書いてみたが、金があるなら各クラウドサービスの機械学習インスタンスをそのまま使ったほうがいいんじゃないですかね。

プリパラサイリウムカラー[アイドルタイムプリパラ サマーライブツアー2017 大阪公演]

大阪公演の方は出演者が違うので別記事で投稿する。基本的には東京公演の記事と同じで、東京公演での反応も追加してある。ただ、あんまり気にしても仕方ないからご参考までに。

真中らぁら PINK
南みれぃ LIGHT BLUE
北条そふぃ PURPLE
東堂シオン GREEN
ドロシー・ウェスト BLUE
レオナ・ウェスト RED
紫京院ひびき PURPLE
緑風ふわり GREEN
ファルル WHITE/GREEN □/

なお、ファルルはめざめのファルル扱いだとGREENになる場合が多いが、トリコロールとして歌う場合はふわりとかぶる為かWHITEになる傾向があるように思う。今回はトリコロールが揃い、恐らくNeo Dimention Go!!の歌唱があるが、その際はWHITEになるんじゃないかな。

わーすたは前の記事と全く同じである。ライト的にはパステルなんてないからベースカラーでよさそうだ。

坂元葉月 パステルイエロー
廣川奈々聖 パステルグリーン
松田美里 パステルパープル
小玉梨々華 パステルブルー
三品瑠香 パステルピンク

アイドルタイムプリパラ サマーライブツアー2017東京公演感想

今年も行われたアイドルタイムプリパラサマーライブツアー2017東京公演、またしてもいい夏を過ごせたと思えるいいライブだった。そういうわけでいつも通り感想を書いていく。

いつものダンス練習タイム

恒例のコーナーではあるんだけど、今回のダンスは難しい。長くて速いのだ。これまでのように大人がちょっと見て何となく真似られるレベルを超えてしまっている。だからオタクの反応もそんなに良くもないのだが、そんな中でもアイドル研究生はとてもオタクの扱いが上手いと思った。流石である。

Just be yourself

ハロハロフレンズ

GOGO!プリパライフ

次はわーすたちゃんのコーナー。顔と名前はまだ一致しないけど、大分顔は覚えてきた。筐体曲をやってくれて嬉しい。

オープニング

例によってキャストの紹介動画が流れたが、ひびき様への歓声が圧倒的だ。男も女も関係ない。イケメンキャラは人気だ。

ま~ぶる Make up a-ha-ha!

みれぃは何回この曲を他の女に取られたのか。なおやのんといった、みれぃがらぁらと出会う前から懇意にしていた相手ならまだしも、つい数ヶ月前であった相手にまで取られ始めたぞ、それでいいのか、などと思いながら2人共可愛いと思っていた。

チクタク・Magicaる・アイドルタイム!

アイマス声優だけあって慣れているなぁと感じた。もうステージ慣れしている人は珍しくないし、i☆Risみたいなアイドル性が強い人達を見るようになったとは言え、咲から知っていると感慨深い気分になった。

TRIal HEART~恋の違反チケット~/ぷりっとぱ~ふぇくと

初めてのTRIal HEARTが聞けてとても嬉しい。台詞多めの曲だから聞いていてとても楽しい。また、初登場なのにコールまで完璧でちょっと驚いた。兎角みれぃファンは熱心というイメージがあるが、その思いを一層強くした。

太陽のflare sherbet サクラシャワー/Red Flash Revolution

昼の部で前のみれぃが新曲だからこちらも新曲なのかと思ったら、こちらは既存曲からだった。この時点でみれぃも昼夜で逆になるなと理解できた。予想通り、昼の終わりの挨拶では夜は期待してくれとの言葉ももらえた。
そして夜の部はついにRed Flash Revolutionの初披露である。劇場版で聞いてからずっと好きで早くライブで聞きたいと思っていたが、こうしてライブで聞いてみるとライブで楽しい曲でもある事もわかった。
そもそも今回の久保田さんはそふぃさんの再現として抜群だった。昼の部でも今日の久保田さんとてもいいなと思っていたのだが、夜の部を見て今日の久保田さんは一番そふぃさんだと確信した。雰囲気がそふぃさんすぎた。何度もライブで見てきたけど、そふぃさん度は今回が最高だった。ただの久保田オタクのそふぃ様親衛隊になった。

絶対生命 final show女

率直に言って格好つけているさきさまが好きなのだ。

Twin mirror♥compact

相変わらず安定感のある2人だ。今回は演出としてシャボン玉が出てきたけど、レオドロにはこういうのがとても似合う。

ブランニュー・ハピネス!

伊達さんの方が背が高めというのもあって、ただのゆいらぁじゃんとなった。

あっちゃこっちゃゲーム

ここまで皆1人ずつの出番だったのでダンサーを引き連れての登場は意外だった。しかしその意外さもつかの間、コールを含めて滅茶苦茶楽しい曲だとわかった。これは楽しすぎる。体力はいるけど楽しい。それはたいちょーも同じようで終盤は息切れ仕掛けているようにも見えたけど、最後までやりきってくれた。やりきるってにのだなぁ。

GOスト♭コースター

曲が強いなぁと思う一方、曲もキャラもコンセプトとしては被りがないなとも思った。コールを入れるような曲でもなく黄色い声が上がるキャラでもない。それでいて信者はいるのだ。豹変以外は被りがない。

レインボウ・メロディー♪/Pretty Prism Paradise!!!

Love friend style/NO D&D code

Growin’Jewel!/ラッキー!サプライズ☆バースディ

生バンドという初の試みだったが、アコースティックな感じでとても気持ちよい。先輩方への訴求はちょっとわからないが、大きいお友達には軒並み受けがよかったように思う。またやってほしいし、i☆Risのライヴでもやってほしいなぁ。
機材を片付ける間のソラミドレッシングがただのi☆Risだった。何だあのノリは。好きだけど。

シュガーレス×フレンド

自分は大森日雅さんのファンだったのかと気づいてしまった。

コノウタトマレイヒ

東京ではトリコロールが揃わない為、ひびふわトマレイヒをやるのかと思っていたが、意外にもふわり1人だけだった。ノンシュガーのいない大阪でやるのかな。
もはや恒例となったヤギはルンバに乗ったバルーンアートのような感じで、動きがカクカクして面白かった。この曲をやる時はまたヤギが出るだろうが、今回は板から立体になったし、次の改善点はどうなるのだろう。ドローンにでも乗って柔らかい動きしたりして。

トンでもSUMMER ADVENTURE

キャストとして可能なんだからやってほしいやってほしいと言っていたら望みがかなってしまった。そのシーンを切り取っても素晴らしいライブだったが、ベストをあげるなら間違いなくトンサマだ。キャストが発表されてからずっと聞きたかった曲が本当に聞けてしまったらそうなってしまう。佐藤さんも言っていたけど、夏にこうして聞けて最高だ。

純・アモーレ・愛

完全にひびき様空間だった。男も女の子なんだよ。

トライアングル・スター/HAPPYぱLUCK

ラン♪ for ジャンピン!/CHANGE MY WORLD

Ready Smile!!

やっぱり最後はソラミとドレシだ。もう安定感も安心感も格別だ。流石は神アイドルと神っぽいアイドルだ。

アイドル:タイム!!

全員が集まってわちゃわちゃしながらやる曲ってのが本当に好き。キャストがそれぞれ動いているのを目で追っていくのが楽しいのだ。好きな人ばかり追うのもいいし、全員をなるべく目に収めるのもいい。

終わりの挨拶

お母様方にも大人気のひびき様に男のも女の子と言ってもらえて嬉しかったり、キャラかぶりのミーチルに負けないと言い出すちりだったり、神アイドルへの視線が怖い澁谷さんだったり楽しい挨拶だった。夜の部の退出までは。
みれぃの頬を奪って駆けていくそふぃさん、驚いてそふぃさんの姿を追うものの、結局はらぁらに謝罪のポーズを取って去っていくみれぃ、何故からぁらにキスして大好きと言い始めるゆい、大好きと返すらぁら。私は何を見ていたんだ?????




最後の最後で全くもって混乱してしまったが、兎に角最高のライブだった。大阪も楽しみだ。