Perceptron)を用いたMNISThttps://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_mlp.pyを実行してみます。2.0(1)AnacondaのインストールWindowsパソコンにanacondaをインストールをご覧ください。Promptを開いたのち、以下のコマンドを入力して、tensorflowをインストール。notebookを立ち上げる。notebookブラウザが自動的に立ち上がったら、Newで新しいipynbファイルを作成し、以下を入力してShift+Enterで実行。TensorFlow!'と表示される。notebookを一時停止してから、以下のコマンドを入力。kerasが動いているか確認する。backend.”と表示される。以下のように表示されてうまくいかない場合がある。上記の場合は、backendをTheanoからTensorflowに変更する。中にある、keras.jsonをVisualStudioCodeで開く。こちらのサイトを参考に、keras.jsonを変更する。backendのKerasがインストールされたことが確認できる。notebook上で、こちらのGitHubのソースコードをコピペしてShift+Enterで実行。backendで実行すると、1Epochあたり32秒くらいずつかかっていました(下記参照)。Epochあたり2秒ずつくらいになり、全部で1分くらいで計算が完了しました。次からは、しばらく、このMNIST手書き数字認識のプログラムを解説していきたいと思います。手書き数字データを画像ファイルに変換するhttp://y-uti.hatenablog.jp/entry/2014/07/23/074845本家サイトはバイナリファイルでデータを配布しており、そのデータをテキストファイルに変換したり、実際の画像を表示する方法が詳しく書かれている。以前のリビジョンバックリンク文書の先頭へ。