常連

入れ子の状態でこルーチンを実行するとなぜかuserNameがNULLになります。
単体で実行される際はuserNameは問題なくアクセスできます。

エラー文は
![イメージ説明](f30ffa1a1aa927347a061cb606b672ab.png)
![イメージ説明](651891ca532add2b07bbcef9df76351d.png)
getProfileの呼び出し（入れ子のコルーチンの呼び出し方）を調べていくつか試して見ましたが変わりません。

```C#
public IEnumerator Post(string email, string password)
    {
        var request = new UnityWebRequest("エンドポイント", "POST");
        request.downloadHandler = (DownloadHandler)new DownloadHandlerBuffer();
        yield return request.SendWebRequest();

        if (request.isNetworkError || request.isHttpError)
        {
            Debug.Log(request.error);
        }
        else
        {
            if (request.responseCode == 200)
            {
                Debug.Log("Form upload complete!");
                yield return getProfile.Post();// エラーになる
            }
        }
    }
```

```C#
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
using UnityEngine.UI;
using UnityEngine.Networking;

public class GetProfile : MonoBehaviour
{
    public Text userName;

    public IEnumerator Post()
    {
        var request = new UnityWebRequest("エンドポイント", "GET");
        request.downloadHandler = (DownloadHandler)new DownloadHandlerBuffer();
        yield return request.SendWebRequest();

        if (request.isNetworkError || request.isHttpError)
        {
            Debug.Log(request.error);
        }
        else
        {
            Debug.Log("Form upload complete!");
            Debug.Log(request.downloadHandler.text);

            string jsonCallback = request.downloadHandler.text;
            GetProfileCallback jsonClass = JsonUtility.FromJson<GetProfileCallback>(jsonCallback);

            // userNameがNULLになる
            userName.text = jsonClass.name;
        }
    }
}

public class GetProfileCallback
{
    public int id;
    public string name;
}
```

【Unity】コルーチンを入れ子で処理するとメンバ変数にアクセスできない

### 発生している問題・エラーメッセージ
cnnを用いて画像分類を行っています。
エラーの意味分かるのですがどのコードが間違っているか分かりません。おそらくOne-hot表現の部分が間違っているのではないかと思っているのですが、、プログラミング初心者でよくわかりません。よろしくお願いします。
```
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-86-1097be2f782e> in <module>()
      5                  validation_data=(X_test, Y_test),
      6                  verbose=1,
----> 7                  batch_size=10)

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, validation_freq, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, **kwargs)
    726         max_queue_size=max_queue_size,
    727         workers=workers,
--> 728         use_multiprocessing=use_multiprocessing)
    729 
    730   def evaluate(self,

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training_v2.py in fit(self, model, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, validation_freq, **kwargs)
    222           validation_data=validation_data,
    223           validation_steps=validation_steps,
--> 224           distribution_strategy=strategy)
    225 
    226       total_samples = _get_total_number_of_samples(training_data_adapter)

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training_v2.py in _process_training_inputs(model, x, y, batch_size, epochs, sample_weights, class_weights, steps_per_epoch, validation_split, validation_data, validation_steps, shuffle, distribution_strategy, max_queue_size, workers, use_multiprocessing)
    545         max_queue_size=max_queue_size,
    546         workers=workers,
--> 547         use_multiprocessing=use_multiprocessing)
    548     val_adapter = None
    549     if validation_data:

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training_v2.py in _process_inputs(model, x, y, batch_size, epochs, sample_weights, class_weights, shuffle, steps, distribution_strategy, max_queue_size, workers, use_multiprocessing)
    592         batch_size=batch_size,
    593         check_steps=False,
--> 594         steps=steps)
    595   adapter = adapter_cls(
    596       x,

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training.py in _standardize_user_data(self, x, y, sample_weight, class_weight, batch_size, check_steps, steps_name, steps, validation_split, shuffle, extract_tensors_from_dataset)
   2532       # Check that all arrays have the same length.
   2533       if not self._distribution_strategy:
-> 2534         training_utils.check_array_lengths(x, y, sample_weights)
   2535         if self._is_graph_network and not self.run_eagerly:
   2536           # Additional checks to avoid users mistakenly using improper loss fns.

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training_utils.py in check_array_lengths(inputs, targets, weights)
    675                      'the same number of samples as target arrays. '
    676                      'Found ' + str(list(set_x)[0]) + ' input samples '
--> 677                      'and ' + str(list(set_y)[0]) + ' target samples.')
    678   if len(set_w) > 1:
    679     raise ValueError('All sample_weight arrays should have '

ValueError: Input arrays should have the same number of samples as target arrays. Found 900 input samples and 9000 target samples.

```

### 該当のソースコード

```Python3
#CIFAR10からダウンロードして画像処理と水増し
#X_train.shape: (900, 32, 32, 3)
#X_test.shape:  (50, 32, 32, 3)
#y_train.shape:  (900, 1)
#y_test.shape:  (50, 1)
#Kerasが処理できる数値型に X_train と X_test を変換
X_train = X_train.transpose([0, 3, 1, 2])
X_test = X_test.transpose([0, 3, 1, 2])
X_train = X_train.astype('f')
X_test = X_test.astype('f')Python3
#正規化
X_train /= X_train.max() 
X_test /= X_test.max()
#one-hot表現
from keras.utils import np_utils
Y_train = np_utils.to_categorical(y_train, num_classes=10).astype('i')
Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes=10).astype('i')
print("Y_train.shape: ",Y_train.shape)
print("Y_test.shape: ",Y_test.shape)

#CNNモデルの定義
model = Sequential()
model.add(Conv2D(kernel_size=(3, 3),filters=32,activation='relu',input_shape=input_shape))
model.add(Conv2D( kernel_size=(3, 3),filters=64,activation='relu',))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.50))
model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))
model.summary()

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
#実行
hist = model.fit(X_train,
                 Y_train,
                 epochs=100,
                 validation_data=(X_test, Y_test),
                 verbose=1,
                 batch_size=10)
```

#

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

jupyter notebook

one_hot表現でのエラー

curlコマンドで画像のULRをPOSTするときにはどのように書いたら良いでしょうか？
ご教授お願いします。

普通のpng画像だとしたコマンドでいけました。
```sh
curl -F "file=@test.png" http://localhost:5000/post
```

画像のULRだとエラーが出ます。

**Image url**
http://toretama.jp/img/mouseover-zoomup-image.jpg
を
```sh
curl -F "file=@http://toretama.jp/img/mouseover-zoomup-image.jpg" http://localhost:5000/post
エラー
>>>
Warning: setting file http://toretama.jp/img/mouseover-zoomup-image.jpg  
Warning: failed!
curl: (26) read function returned funny value
```

受け取る側のflask コード
```python
from flask import Flask, jsonify, request
import numpy as np
import cv2
import json
app = Flask(__name__)

@app.route("/", methods=['GET'])
def hello():
    return "Hello World!"

@app.route('/post', methods=['POST'])
def reply():
    stream = request.files['file']
    img_array = np.asarray(bytearray(stream.read()), dtype=np.uint8)
    img = cv2.imdecode(img_array, 1)
    h, w, _ = np.shape(img)   
    return str(h)

if __name__ == "__main__":
    app.run(host='0.0.0.0',port=5000,debug=True)
```

curlコマンド画像のURLをPOSTする方法

### 前提・実現したいこと

Vueのaxiosを利用して外部APIに接続しようとしたところ、CORSが発生。
vue.config.jsを利用してプロキシを設定して対応しようとしているが解消されない。

```
現在は下記のような流れになっているはず
http://localhost:8080 -> https://〇〇.jp/aaa/bbb/...

これをプロキシを設定して下記のようにしたい
http://10.0.0.0:1111 -> https://〇〇.jp/aaa/bbb/...
```


### 発生している問題・エラーメッセージ


```
Access to XMLHttpRequest at 'https://〇〇.jp/aaa/bbb/ccc/ddd?hoge=huga&piyo=para' from origin 'http://localhost:8080' has been blocked by CORS policy: No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource.
```

### 該当のソースコード

```vue
<template>
  <div>
    <button @click="test">api test</button>
  </div>
</template>

// script内を一部抜粋
<script>
import axios from 'axios'

export default {
  data () {
    return {
      axios: axios,
      path: 'https://〇〇.jp/aaa/bbb/ccc/ddd?hoge=huga&piyo=para'
    }
  },
  methods: {
    test () {
      this.axios
        .get(this.path)
        .then(res => {
          console.log(res)
        }).catch(err => {
          console.log(err)
        })
    }
  }
}
</script>


```

### 試したこと

下記ディレクトリ構成において該当箇所に```vue.config.js```を作成

```
// 一階層のみ
project
├─node_module
├─public
├─src
├─router
├─views
├─main.js
├─babel.config.js
├─package.json
├─vue.config.js   // ここに作成
```

```js
module.exports = {
  devServer: {
    proxy: {
      '/aaa': {
        target: 'http://10.0.0.0:1111'
      }
    }
  }
};
```

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

config.jsを用いなくても別に問題ない等ございましたらご教授いただけると幸いです。

VueのaxiosにてCORSが発生してAPIに接続ができない

VAE/GAN等の画像/構造生成系のアルゴリズムと
その画像/構造に紐づいた性能（数値データ）を最適化する手法を
組み合わせた研究事例をご存じでないでしょうか？

例えば、"男"の画像を生成するのではなく"最もイケメンな男"の画像を生成するとか。
男の画像を生成するパートでの画像生成系のアルゴリズムと，
生成した中から最もイケメンな男の画像を抽出する最適化アルゴリズムの組み合わせのようなイメージです。
（イケメン度合がどう数値化されるかはわかりませんが。。）

より工学的な例でいうと、ある形状をVAE/GAN等で生成し
その形状の中で最も強度の高い形状を選択するor最も強度が高くなるように形状を生成する
といったニュアンスです。
上記のような研究事例をご存じであれば教示願えますか？