機械学習/Pythonでデータ分析する次の一歩（ディープ・ラーニング、Keras編） のバックアップソース(No.2)

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• 機械学習/Pythonでデータ分析する次の一歩（ディープ・ラーニング、Keras編） へ行く。
  • 1 (2019-05-11 (土) 16:37:22)
  • 2 (2019-05-11 (土) 17:30:26)
  • 3 (2019-05-11 (土) 23:01:58)
  • 4 (2019-05-12 (日) 12:37:17)
  • 5 (2019-05-12 (日) 17:38:47)
  • 6 (2019-05-12 (日) 19:48:37)
  • 7 (2019-05-13 (月) 02:53:00)
  • 8 (2019-05-13 (月) 10:36:57)
  • 9 (2019-05-18 (土) 17:46:36)
  • 10 (2019-05-21 (火) 18:04:00)

*はじめに [#k8d83fec]
[[Keras>https://keras.io/ja/]]はディープ・ラーニング・ライブラリーの[[TensorFlow>https://www.tensorflow.org]]を使用するためのライブラリーです。

*インストール [#g811f7e5]
ここでは、Anacondaに追加する形でインストールします。

まず、Anaconda Navigatorを起動し、Environmentsを表示します。
#ref(./anaconda.png,25%,nolink)

次に、base (root)の横の三角形をクリックし、メニューを表示します。
#ref(./environments.png,25%,nolink)

メニューから、Open Terminalを選び、ターミナルを開きます。
#ref(./open_terminal.png,25%,nolink)

ターミナルを開いたら、念の為、CondaとMatplotlibをアップデートします。
#geshi(sh){{
conda update conda
conda update matplotlib
}}

CondaとMatplotlibをアップデートしたら、Kerasをインストールします。
TensorFlowはKerasと一緒にインストールされます。
#geshi(sh){{
conda install keras
}}


*使い方 [#t08ea9ce]
#geshi(python){{
import keras
}}