常連

多変量の時系列機械学習に取り組んでいます。イメージとしては過去3日間の気圧、気温から当日の天気（晴れ 曇り 雨の3クラス）を求めるというものです。
[Kerasで多変量LSTM]のページを参考にkerasのlstm,simple rnnで学習をしています。
モデル定義と学習部分のコードは以下です。
```python3
def create_model():
    model = Sequential()
    # model.add(LSTM(128,
    model.add(SimpleRNN(128,
             input_shape=(testX.shape[1], 3),
             # kernel_initializer=>orthogonal(gain=1.0, seed=25),glorot_normal(seed=25),he_normal(seed=25)など
             kernel_initializer=he_uniform(seed=25),
             # recurrent_initializer=orthogonal(gain=1.0, seed=25),
             return_sequences=True,
             # kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001),
             recurrent_dropout = 0.4,
             dropout=0.4
                   ))
    model.add(SimpleRNN(16,
                   # activation="relu","tanh","linear","LeakyReLU(alpha=0.3)"など
                   activation="relu",
                   # kernel_initializer=>orthogonal(gain=1.0, seed=25),glorot_normal(seed=25),he_normal(seed=25)など
                   kernel_initializer=he_uniform(seed=25),
                   # recurrent_initializer=orthogonal(gain=1.0, seed=25),
                   dropout=0.2,
                   recurrent_dropout=0.2
                   ))
    model.add(Dense(3,
                   # kernel_initializer=>orthogonal(gain=1.0, seed=25),glorot_normal(seed=25),he_normal(seed=25)など
                   kernel_initializer = glorot_normal(seed=25)))
    model.add(Activation("softmax"))
    # optimizer=Adam(lr=0.001),Adagrad(lr=0.005),RMSprop(lr=0.01),SGD(lr=0.005)など
    model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=Adam(lr=0.001),metrics=['acc'])
    return model
def train(x_train, y_train) :
    early_stopping = EarlyStopping(monitor='loss', mode='auto', patience=100)
    model = create_model()
    model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=1000, callbacks=[early_stopping]
    )
    return model
```
そこで大きく3つ質問です。
１つ目
入力データについてx_train を出力するとどのようになっているのが正解なのでしょうか。 
trainX,(データ数, 2, 3)
[[[気圧1 気圧2 気圧3]
  [ 気温1  気温2  気温3 ]]
[[気圧2 気圧3 気圧4]
  [ 気温2  気温3  気温4 ]]
 ...
 [[ 気圧n-2 気圧n-1 気圧n]
  [ 気温n-2  気温n-1 気温n ]]] 
 trainY
[[0. 1. 0.]
 [1. 0. 0.]
  ...
 [1. 0. 0.]]
という形で良いのでしょうか。
２つ目
lossが全く下がらないのですが(trainingデータもtestデータも同様に精度が低いです。)、コード上での問題はありますか。optimizer activation iinitializerなどの選択の仕方や使うべき層よく分かりませんでした。またrecurrent_initializerなどのパラメータは使うべきでしょうか。
３つ目
本当は雨か晴れかの2クラス分類にしようかと考えていましたが、不均衡データになってしまうため諦めました。smoteを試みたのですが、気圧と気温のに変量があるせい（だと思います）で失敗しました。このようなデータにも対応できる不均衡解決法があれば知りたいです。

長くなりましたが１つでも教えていただけたら幸いです。よろしくお願いいたします。

多変量の時系列機械学習(LSTM,RNN)

kerasで以下のようなCNNモデルを作りましたが、考えているうちによくわからなくなってきたので質問させてください。
```python

model = Sequential()

model.add(Conv2D(filters = 32, kernel_size = (5,5), padding = 'same', activation ='relu', input_shape = (28,28,1)))
model.add(Conv2D(filters = 32, kernel_size = (5,5), padding = 'same', activation ='relu'))
model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Dropout(0.25))


model.add(Conv2D(filters = 64, kernel_size = (3,3), padding = 'same', activation ='relu'))
model.add(Conv2D(filters = 64, kernel_size = (3,3), padding = 'same', activation ='relu'))
model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2), strides=(2,2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation = "relu"))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Dense(10, activation = "softmax"))


_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
conv2d_1 (Conv2D)            (None, 28, 28, 32)        832       
_________________________________________________________________
conv2d_2 (Conv2D)            (None, 28, 28, 32)        25632     
_________________________________________________________________
max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 14, 14, 32)        0         
_________________________________________________________________
dropout_1 (Dropout)          (None, 14, 14, 32)        0         
_________________________________________________________________
conv2d_3 (Conv2D)            (None, 14, 14, 64)        18496     
_________________________________________________________________
conv2d_4 (Conv2D)            (None, 14, 14, 64)        36928     
_________________________________________________________________
max_pooling2d_2 (MaxPooling2 (None, 7, 7, 64)          0         
_________________________________________________________________
dropout_2 (Dropout)          (None, 7, 7, 64)          0         
_________________________________________________________________
flatten_1 (Flatten)          (None, 3136)              0         
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 256)               803072    
_________________________________________________________________
dropout_3 (Dropout)          (None, 256)               0         
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 10)                2570      
=================================================================
Total params: 887,530
Trainable params: 887,530
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
```
(28, 28, 1)の入力に対し、5×5のフィルター32枚で畳み込み演算をすることで(28, 28, 32)の行列が出力されるところはわかるのですが、その後さらに5×5×32のフィルター32枚で畳み込みをすると、(28, 28, 32×32)といった形状になるのではと思うのですが、(28, 28, 32)となっています。私の考え方のどこが間違っているのか指摘していただけないでしょうか？

CNNの基礎がわからなくなってきました

### 前提・実現したいこと

一定時間ごとに、ランダムに画像を表示するプログラムを作りたいのですが、自動更新が反映されません。

10の画像があり、それぞれ「0.gif～9.gif」と名前がついています。数字を3つ読み込み、それに対応する画像を表示させたいと考え、以下をつくりました。

キー入力があれば動くのですが、ランダムな数字生成をすると、画像が表示されません。スタート後はキー入力なしで恒久的に動かしたいのですが、どのような処理を入れれば実現するでしょうか。

### 発生している問題・エラーメッセージ

```
エラーメッセージはありません
```

### 該当のソースコード

```python
import tkinter as tk
from PIL import Image, ImageTk
import re
import random
import time

#～ウィンドウやcanvasの表示設定いろいろ～

while True:

　　time.sleep(1.0)
    nom1=str(random.randrange(0,10,1))  +"g.gif"
    nom2=str(random.randrange(0,10,1))  +"g.gif"
    nom3=str(random.randrange(0,10,1))  +"g.gif"

    #画像表示
    img1 = tk.PhotoImage(file=nom1)
    canvas1.create_image((cv_width_100//2), (cv_height//2), image=img1)

    img2 = tk.PhotoImage(file=nom2)
    canvas2.create_image((cv_width_nom//2), (cv_height//2), image=img2)

    img3 = tk.PhotoImage(file=nom3)
    canvas3.create_image((cv_width_nom//2), (cv_height//2), image=img3)

root.mainloop()

```

### 試したこと

ランダムな数字生成の前段階として、randrangeのかわりに

```
    nom1 = str(input('No.1:')) +'g.gif'
    nom2 = str(input('No.2:')) +'g.gif'
    nom3 = str(input('No.3:')) +'g.gif'
```
でそれぞれの数字を手入力したり、randrangeの前に
```
    start=input('enter:')
```
を入れてキー入力をすれば、問題なく更新されます。
```
    nom1=str(random.randrange(0,10,1))  +"g.gif"
    nom2=str(random.randrange(0,10,1))  +"g.gif"
    nom3=str(random.randrange(0,10,1))  +"g.gif"
```
の下にprint文を入れ、ファイル名を生成するところまではできていることは確認できました。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python3.7

よろしくお願いいたします。

canvasに画像が表示されない

### GitHubPagesを使って既に作成してあるLPのフォルダを公開したい
圧倒的に知識不足なところが多々ありますが、ご回答いただけると助かります。
###やったこと
1: GitHubでレポジトリの作成![イメージ説明](752e6216d8e18d0d6bc9c273263cba81.png)
2: GitHubデスクトップソフトでmasterにpushしました![イメージ説明](207bb4b47f7fe294559750f018575819.png)
### 発生している問題・エラーメッセージ
しかしページが表示されません。![イメージ説明](1bc056c7ed6a5294a0b98f3bae5ba4aa.png)

### 試したこと

同じようなエラーがないか調べると、GitHubPagesの設定でソースをnoneからmasterにするなどとありましたが、元からmasterになっていました。![イメージ説明](b8a955d34370a4a2a26fc15bcb450842.png)

### 補足情報
ちなみに一番初めにpagesを使った時はきちんと公開できました。
ただ何個かレポジトリを作ってしまっていて、更新しようとした時に、公開したいレポジトリに更新されてないと思い、一度全てのレポジトリを削除して作り直したところ、このような状態になってしまっています。

GitHubPagesを使ってすでに作成したLPフォルダを公開したい

### パスの通し方について
```python
import sys
print(sys.path)
```
または
```python
from pprint import pprint
pprint(sys.path)
```
を実行することによってパスが表示されます。
Anaconda promptで
conda installでインストールしたものは最初からパスが通るのですが
コマンドプロンプトで
pip installしたものは最初からはパスが通りません。

今まではディレクトリを移動していたのですが、

```python
import os
os.chdir("ライブラリがあるディレクトリ")
```
このやり方は得策ではないようなので
jupyter notebook上でコマンドプロンプトから
pipを用いてインストールしたライブラリに対して
パスを通す方法を知っている方がいれば教えて頂けると恐縮です。

よろしくお願い致します。

jupyther notebookパスの通し方について

pythonプログラム初心者です。ウェブ検索したけど答えが見つからず、こまってます。
 Jupyter Notebookでnew⇒python3で開いてファイルのデータを左上のディスクのマークで保存した時にどこのフォルダーに保存されているのでしょうか？
保存したいフォルダーを選べません。また、保存先を指定したフォルダーに保存したいときはどのように操作すればいいのでしょうか？!
フォルダー画面を追加で添付しました。これのどこに入っているのでしょうか？![イメージ説明](4f00554c53eae7d64ce6e2bb8b327207.png)

Jupyter Notebookのファイルの保存先

### ターミナルを立ち上げてそのターミナルに何度かコマンドを送信する方法。

#### 実現したいこと。

1.PythonからMacならターミナル（以下ターミナル１と言う）、WindowsならCMDを起動する。
2.Pythonからターミナル１に向かって、cd / コマンドを実行する
3.無事トップディレクトリに移動できたら
4.Pythonからターミナル１に向かってもう一度、何かしらのコマンドを送信して実行する。

つまり一度起動したターミナルに向かって何回かコマンドを送り続けることになります。

調べては見たものの。。。
やはり一度きりのプログラムしか書かれてない状態でした。
そもそも、一度起動したものに対してなんどもコマンドを送ることができるのでしょうか？

方法がありましたら教えていただきたいです。

ターミナルを立ち上げてそのターミナルに何度かコマンドを送信する方法。

### 前提・実現したいこと

UAC対策としてmsiのインストール先を
・C:\Users\ユーザー名\AppData\Local\会社名\アプリ名\
に変更したい。

内製ソフトの保守・改修を行っています。

UAC対策が全く行われておらず、exeにシールド(盾)マークが付いているために標準ユーザーが起動するたびに管理者昇格を求められています。

そこで、UAC対策の一環としてインストール先を現状の
・C:\Program File(x86)\
から、ユーザーごとにインストールすべく
・C:\Users\ユーザー名\AppData\Local\会社名\アプリ名\
に変更したいと考えています。

インストーラー内でユーザーを識別し、（動的に）インストール先を取得・表示したいと考えています。

![イメージ説明](bacfac981136dcd302041585c97f1020.jpeg)

インストーラー作成に関する
・Windows Installer技術
・InstallScript技術
・MSIX技術
などの利用で実現可能でしょうか？

msi形式にはこだわっていません。
ヒントや回答など、みなさまの知識やお知恵をお借りしたく。
よろしくお願いします。

### 試したこと

以下を参考に試したところ、
・C:\Users\ユーザー名\AppData\Local\Programs\会社名\アプリ名\
とProgramsフォルダーがワンクッション入ってしまいます。

https://tsmatz.wordpress.com/2009/06/24/rds-windows-installer-5-0/

また、batファイルやVBSを使って試作したのでスマートではありません。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

・windows10
・Visual Studio 2017
・.NET Framework 4.7.2
・Windows Forms
・VB.NET

UAC対策としてmsiのインストール先をC:\Users\ユーザー名\AppData\Local\会社名\アプリ名\に変更したい。

お世話になります。
現在、機械学習に興味があり勉強中です。

昨今話題になっているディープラーニングを勉強したいと思い、
tensorflowのチュートリアルを試してみました。
tensorflowには予め、mnistやcifar-10などのデータセットが
組み込まれていますが、自分で用意したデータを試してみたいと考えております。

例えば、画像認識をしたい場合、mnistを参考にしますと
「訓練画像と訓練ラベル、テスト画像とテストラベル」が必要であると認識しているのですが、

「訓練画像と訓練ラベル」そして「テスト画像とテストラベル」をそれぞれ具体的にどうやって対応させるのか。
ということが理解できておりません。

何卒ご教示のほどお願い申し上げます。

※色々なサイトを見ていると、この作業を「ラベル付け」と表現されているようですが、具体的にどういう作業を行えば良いのかイメージできておりません。（ラベル付けされたものが何か特別なファイル形式にする必要がある？1フォルダに1画像を入れて、フォルダ名と画像名を対応させる？）