youtubeで指定したチャンネルの全動画に自動で高評価を大量投入する

成功するかわからないがちょこっとアルゴリズムを考えた

必要なスクリプトは二つ

• グーグルアカウントを量産するスクリプト
• 高評価を投げ入れるスクリプト

アルゴリズム

コーディングはpythonを想定している

自動化にはseleniumとか使う

アカウント量産スクリプト

1. クロームのプライベートブラウジングでアカウント作成（これじゃないと電話番号とかの認証求められる）

2. アカウント名及びパスワードをdbに入れる（どうせ捨て垢だからパスワードはハッシュにかけたりしないで生でOK）

3. 作成後自動ログインされるためログアウト

4. 指定した数に到達するまで1から3を繰り返す

高評価スクリプト

1. dbの垢名とパスを参照してyoutubeにログイン

2. 指定されたチャンネルの動画にアクセスし、高評価部をクリック

3. チャンネルの次の動画に移行し、2を行う　全ての動画まで繰り返したら4へ

4. ログアウトし、再びdbを参照して次のアカウントでログイン

5. 2と3と4を繰り返す

6. db内の全てのアカウントを回しきったら終了

当然こんなにすんなり行くわけないが妄想として残しておく

【tensorflow】reduce_○○() 関数について

なんのこっちゃ

テンソルの縮約に関する関数群らしい

tf.reduce_sum(tensor, axis)
tf.reduce_prod(tensor, axis)
tf.reduce_mean(tensor, axis)

それぞれ
総和
総乗
平均
で第一引数に操作したいテンソル、第二引数に軸にする次元を入れてつかうということだった

数学的な平均をmeanということを初めて知りました😢

【tensorflow】謎の Attribute Error 対処

色んなサイトでtensorflowの練習コードを見たまま書くとattribute errorが出ることがありました。
僕が初めて遭遇したのは

mul = tf.mul(cons1, cons2)

のような定数同士のかけ算をするものでした。

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'mul'

んんん？？？？？😥

何かと思ったらtensorflowのバージョン差によるものでした。
当方の環境はv1.2.1です。
どうやら1.0以降は名前が少し変わっているらしく、それに伴い新型tensorflow対応のコードに書き換える必要がありました。

普通に公式リファレンスにありました！灯台下暗し
https://www.tensorflow.org/install/migration
tf.mul()はtf.multiply()でした！

【mac】2017年度版 コピペだけでできるtensorflowインストール & テスト運転

こんにちわ！ 今日いろいろあってtensorflowを使う機会があったのですが、昔にインストールしていたものがうまく動かなかったので新しく入れ直しました。
ちょっと手間取ってしまったので載せておきます。
これから始める方の時間短縮に少しでもなれれば幸いです。

1.準備

python環境を確認しましょう。 ターミナルを起動して

$ python -V

当方はpyenv経由で入れた

Python 3.6.0 :: Anaconda 4.3.1 (x86_64)

これを使っていきます。
python2なら2.7以上あればOK、3ならなんでもOKです。

anacondaが入っていない方は以下の流れを行ってください。

$ brew install pyenv
$ pyenv install anaconda3-4.3.1
$ pyenv global anaconda3-4.3.1

あとはパスを通せばOKです。

2.導入

頑張ってtensorflowを入れていきます。ﾊｲﾙﾊｲﾙ

anacondaを使ってインストールしましょう。

$ conda create -n tensorflow  
$ conda install -c conda-forge tensorflow

anaconda内にtensorflowという仮想環境を作成しそこにインストールする流れです。
成功したか確認するために

$ pyenv version

をします。pyenvによってインストールされているもの一覧が表示されます。
一覧の中にanaconda○○○/envs/tensorflowというものがあれば成功です！お疲れ様でした😀

3.テスト運転

今入れたtensorflowのテストをしてみましょう。

$ python  #コンソール起動

import tensorflow as tf  #tensorflowを読み込みます

h = tf.constant('hello!')  #'hello!'を定数（constant）として定義します

sess = tf.Session()  #セッションクラスのインスタンス化 tensorflowはこれを使って命令を実行していきます

print(sess.run(h))  #定数として定義したhを実行（run）し、それをprint()します

hの内容が表示されれば成功です！ ここまでお読み頂きありがとうございました😌