サルでもわかる機械学習

Kerasで手書き文字認識MNIST

（作成中）

Keras公式サイトのMLP（Multi Layer Perceptron）を用いたMNIST

https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_mlp.py

を実行してみる。

（環境）

Dell XPS 8700

Core i7-4770 3.40 GHz

RAM 32GB

GPU NVIDIA GeForce GTX 660

Windows 7 Pro 64bit

Python 3.5.2

Anaconda 4.3.1

Tensorflow 1.2

Keras 2.0

こちらをご覧ください。

Windowsのスタートボタン　＞　Anaconda3(64-bit)　＞　Anaconda Prompt　をクリックして、Anaconda 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。

pip install –upgrade tensorflow
pip install –upgrade -I setuptools
pip install –upgrade tensorflow

その後、以下のコマンドを入力してjupyter notebookを立ち上げる。

jupyter 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。

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
sess.run(hello)

すると、以下のように、b'Hello, TensorFlow!'と表示される。

Anaconda Prompt上で、Ctrl+Cで、jupyter notebookを一時停止してから、以下のコマンドを入力。

pip install keras

keras-2.0.6 がインストールされた。kerasが動いているか確認する。

python
import keras

うまくインストールされている場合は、以下のように、“Using TensorFlow 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。

(参考)

Windows7にKeras2.0をインストールしてMNIST文字認識
2017/7/19 2017/7/20

http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19005

Keras バックエンドの変更
samacoba
2017年03月20日に投稿

http://qiita.com/samacoba/items/3e29f0ac61c2f369892b

Keras公式サイトのMLP（Multi Layer Perceptron）を用いたMNIST

https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_mlp.py

はじめての Deep Learning - Keras で MLP for MNIST
Published Fri, Jul 15, 2016 by m0t0k1ch1

http://m0t0k1ch1st0ry.com/blog/2016/07/15/keras/

人工知能に関する断創録
2016-11-09
KerasでMNIST

http://aidiary.hatenablog.com/entry/20161109/1478696865

PythonでMNISTを利用する方法まとめ
ToshikiShimizu
2016年08月02日に投稿

http://qiita.com/ToshikiShimizu/items/6bfacef12dafd63b1080

TensorFlow : ML 初心者向けの MNIST （コード解説）
投稿者: Masashi Okumura in MNIST, TensorFlow 投稿日: 03/09/2016.

http://tensorflow.classcat.com/2016/03/09/tensorflow-cc-mnist-for-ml-beginners/

DeepLearningだ！と意気込んだものの手書き数字認識の後に続かなくなった時に読むデータそのものの話
EnsekiTT
2016年03月30日に更新

http://qiita.com/EnsekiTT/items/66ae1b00a0fefbd036d0