常連

注目の的

### 前提

Tensorflowで学習させる際、Cudaで、Nvidea Qudro P2200 のGPUを使用していますが、メモリが5GBのためすぐ足りなくなります。

### 実現したいこと

Nvidia Tesla P40は24GBあります。デスクトップPCに1台刺せば24GBのメモリを使えるようになりますか？


Nvidia Tesla P40をPCに1台刺せば24GBのメモリを使用できますか

### 実現したいこと

Pythonのtqdmのようなプログレスバーを作りたい。

```Python
from tqdm import tqdm
import time

for i in tqdm(range(10)):
  time.sleep(1)
```
なぜ、for文にこのようにtqdmを組み込むだけで、プログレスバーを表示させることができるのか知りたいです。i=0, i=1がそれぞれ終了したことをtqdmはどのように知っているのですか？

### 試したこと
下記のプログラムを実行すると、tqdm2関数は一度しか呼ばれていません。そのため、i=0, i=1がそれぞれ終了したことをtqdm2関数が知ることはできません。


```Python
def tqdm2(list_):
  print('----')
  return list_
for i in tqdm2(range(4)):
   print(i)
```
どうすれば、tqdmみたいにinの後に入れるだけで各ループが終了したことを検知することができますか？



tqdmのように各ループの終了を検知する

GUIやCUIを使わずにGithub上のリモートリポジトリに共有されたファイルを直接PULLしてきてAtomで編集することって出来るのでしょうか。
Atom上の操作でローカルリポジトリを作成し、ブランチ、編集、コミット、プッシュを全て完結できますか？
現在Github上で公開されたファイルをSourceTreeでGit操作をし、ローカルに作成されたファイルをAtomで開いて編集、という流れです。
もしGUIを使わずに出来るのであれば**AtomとGithubの連携方法についてお伺いしたいです。**
ちなみに「https://www.sejuku.net/blog/73327」で紹介されている方法で試したところ、GithubタブにLoginボタンが表示されず、
『「.git」ファイルが存在しないフォルダをプロジェクトフォルダとしている』というくだりが理解できず挫折しました。
少し漠然とした質問にはなりますがご回答ぜひよろしくお願いします。

自分の認識では、GithubとAtomの連携＝AtomがSourceTreeなどのGUIとしても使えて、そのままエディタとして編集までできる。
というものなのですがそもそも**この認識から間違ってますか？**

GithubとAtomの連携について

### 映像から顔向き角度を算出する方法

現在、私はDlibとOpenCV用いて顔向き角度を算出しています。

映像からDlibを用いて顔を検出し、顔の特徴点と３Dモデル座標を対応させるopenCVのsolvePnPで算出しているのですが正確な顔向き角度を算出することができません。
具体的には右方向や左方向の正負(数値が不適当)は合っているのですが、10、20度のような細かい角度が算出できません。

細かい角度を算出するためには3Dモデルにあたるobject_ptsを正確に設定しなければならないでしょうか？(いい値があるなら教えていただけたら幸いです)

もしくは、他の方法で映像から精度の高い顔向きを算出する方法あるのでしょうか？


### 該当のソースコード(一部抜粋)

```Python
K = [1.153752569389803966e+03,0.000000000000000000e+00,5.962752942372259213e+02,
    0.000000000000000000e+00,1.211255746170439807e+03,2.448367548714677469e+02,
    0.000000000000000000e+00,0.000000000000000000e+00,1.000000000000000000e+00]
D = [1.174542892072836936e-01, 2.963230480639748032e-01, -6.327104166740647739e-02, -1.601237498454269326e-02, -7.110347802929409822e-01]

cam_matrix = np.array(K).reshape(3, 3).astype(np.float32)
dist_coeffs = np.array(D).reshape(5, 1).astype(np.float32)

object_pts = np.float32([[0.0, 0.0, 0.0],
                         [0.0, -330.0, -65.0],
                         [-225.0, 170.0, -135.0],
                         [225.0, 170.0, -135.0],
                         [-150.0, -150.0, -125.0],
                         [150.0, -150.0, -125.0],
                         ])/4.5

image_pts = np.float32([shape[30], shape[8], shape[36], shape[45], shape[48], shape[54]])

_, rotation_vec, translation_vec = cv2.solvePnP(object_pts, image_pts, cam_matrix, dist_coeffs)
```



### 補足情報

カメラのキャリブレーションは下記のサイトを参考にしました。
[カメラキャリブレーション(参考サイト)](https://qiita.com/a2kiti/items/38171e6842b6332bba7b)

OpenCVとDlibを用いた顔向き推定

### 前提・実現したいこと
class InputNamePage　の　frame　のエントリで入力された値をclass ProblemPage に渡したい
もしくは、で参照したい。

### 該当のソースコード

```python
#------------------------------------------------------------------------------
# 名前入力ページクラス (継承 : tk.Frame)
#---------------------------------------------------------------------------
class InputNamePage(tk.Frame):
    
    #---  コンストラクタ
    def __init__(self, parent, controller):
    
        # 初期化
        tk.Frame.__init__(self, parent)
        
        ### フレーム表示
        #---  フレーム生成
        frame = ttk.Frame(self)
        #---  フレーム配置
        frame.pack()
        
        
        ### ユーザー名入力表示
        #--- ラベル生成
        # 空白
        spaceLabel2 = [tk.Label(frame, text="") for column in range(1)]
        
        # ユーザー名
        userNameLabelFont  = ("Helevetice", 14)
        userNameLabel      =\
         ttk.Label(frame, text="ユーザー名：", font=userNameLabelFont)
        
        #--- ラベル配置
        # 空白
        for index in range(1):
            spaceLabel2[index].grid(row=index, column=0)
        # ユーザー名
        userNameLabel.grid(row=4, column=0)
        
        #---  エントリー生成
        userName = tk.StringVar()
        userNameEntry = ttk.Entry(frame, textvariable=userName, width=30)
        
        #---  エントリー配置
        userNameEntry.grid(row=4, column=1)    

#------------------------------------------------------------------------------
# 問題出題ページクラス (継承 : tk.Frame)
#------------------------------------------------------------------------------
class ProblemPage(tk.Frame):
"""  このクラスで上のクラスで入力された値を出力したい。"""
```

### 試したこと
Webで検索をかけて調べた。

###追記
■　ProblemFormSelect(途中略記)
```python
class OptionSelectPage(tk.Frame):
　　#---  コンストラクタ
    def __init__(self, parent, controller):
　　
　　　　#---  ボタン生成
        val1 = tk.IntVar()
        val2 = tk.IntVar()
        val1.set(0)
        val2.set(0)        
        radioButton1 = ttk.Radiobutton(frame1,\
                                       text="英語  → 日本語",\
                                       variable=val1,\
                                       value=0)

        radioButton2 = ttk.Radiobutton(frame1,\
                                       text="日本語→ 英語  ",\
                                       variable=val2,\
                                       value=1)
        
        #---  ボタン配置
        radioButton1.grid(row=5, column=0)
        radioButton2.grid(row=6, column=0)
　　
```
■　画面遷移（上から下の画像にかけて画面遷移します）
![イメージ説明](02688a9609524cb024607ba5605366bf.jpeg)
![イメージ説明](6b7270feff4cef455c52910e2e6800c7.jpeg)
![イメージ説明](adcdea5903c06dfc74a5ddadc9d75a6f.jpeg)
![イメージ説明](2bd4ba51858252be2e4d076322d9e8a0.jpeg)
![イメージ説明](20e366eb4708258641b18ed675eb6134.jpeg)

■　ページを生成しているメインクラス
```python
class WordPracticeApp(tk.Tk):
    
    #---  コンストラクタ
    def __init__(self, *args, **kwargs):
    
        # 初期化
        tk.Tk.__init__(self, *args, **kwargs)
        
        # コンテナのフレームを生成
        container = tk.Frame(self)
        
        # コンテナ配置
        container.pack(side="top", fill="both", expand=True)
        
        # コンテナのグリッドを 1x1 にする
        container.grid_rowconfigure(0, weight=1)
        container.grid_columnconfigure(0, weight=1)
        
        # フレームを格納する配列
        self.frames = {}
        
        # ページを格納する配列
        pages = (
                    StartPage, 
                    #InputNamePage,
                    ReadWordFilePage,
                    OptionSelectPage,
                    ProblemPage,
                    ResultPage,
                )
        
        # それぞれのページに対して
        for F in pages:
        
            # フレームを生成
            frame = F(container, self)
            
            # フレームを格納
            self.frames[F] = frame
            
            # フレームを配置
            frame.grid(row=0, column=0, sticky="nsew")
            
        
        # スタートページを表示
        self.show_frame(StartPage)
        
    
    #---  フレームを表示
    def show_frame(self, cont):
    
        # WordPracticeAppのcontのフレームを格納
        frame = self.frames[cont]
        
        # そのフレームを上位層へ
        frame.tkraise()
        
    

```