数字識別（MNIST）を実践～環境構築その１～

数字識別（MNIST）を実践～環境構築その１～

前回までの記事でディープラーニングについて僅かではありますが分かってきました。 そこで、今回から数字識別（MNIST）を題材としてディープラーニング実践編に入っていきたいと思います。

開発環境

今回は学習モデル作成と数字認識の両方をWindows PCで実施したいと思います。
Pythonを動かす方法は色々ありますが今回はAnacondaを使うことにします。

Anacondaのインストールはここを参考に行いました。
Windows10環境でAnaconda、Pycharmインストール・設定トライ（１）

以下、筆者の環境となります。
・Windows 10 Pro 64bit
・Anaconda3-5.1.0

インストール後の確認

Anacondaのインストールが終わったら、Pythonが使えるようになっているかを調べます。コマンドプロンプトを開いて以下のコマンドを実行します。

python -V

インストールされているPythonのバージョンが表示されたらインストール成功となります。
ちなみに、筆者の環境での実行結果です。

Python 3.6.7 :: Anaconda custom (64-bit)