次サービス展開でのディープラーニングを実現するため、関連技術を習得する。
ディープラーニングとは神経細胞（ニューロン）網を模倣した多層ニューラルネットワークで、階層型ネットワークの中間層を深くしたものを指す。従来は３層をこえたネットワークで効果が得られなかったが現在の技術では可能になり、この構造がDNNとも言われる。
デザイナーの知識だと未体験のものばかりなので、言語的に簡易な Python の習得と、関連したツールとライブラリを駆使して実現する。
Pytonh には ２系と３系があり、最新が３系で記述方法が違う。今から学習するには最新のものの方がいいので３系をインストールし、２系の記述を調べる（コードが動作しないものは記述が違うということなのでそこで２と３の違いを吸収し同時に習得する）。Mac には初めからバージョン２系がインストールされている。（python –version）
◎パーセプトロン
◎マンハッタン距離
■Welcome to Python.org（公式・英語）
https://www.python.org/
Win と Mac の場合はそれぞれの環境からダウンロード。
ディープラーニングを実現するためのライブラリを準備
Anaconda を利用してまとめてつっこむ
■ :: Anaconda Cloud（英語・公式）
https://anaconda.org/
インストール途中では英語でいろいろ質問されるので英語がそこそこ分からないとキツイ。
conda update -n base conda //自分自身のアップデート
conda update –all //パッケージをすべて最新にアップデート
python //実行するかテスト
exit() //トークモードから離脱
TensorFlow のインストール
pip install –ignore-installed –upgrade tensorflow
html5lib、Bleach などでエラーが出て進まない。アンインストールして再ビルドなどいろいろやってもダメ。
Python3.5 にしてやり直してみる
conda create -n tensorflow python=3.5 anaconda
conda activate tensorflow
python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant(‘Hello, World’)
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
exit()
→「b’Hello, World’」と表示される。実行できるのを確認。
Keres もインストールする
conda install keras
python
import keras as ks
→「Using TensorFlow backend.」と表示されれば OK
とりあえず環境構築はここまで。
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