次にTensorFlowへ

　｢PythonでゼロからDeep Learningを作る｣をひと通りやった後は、いよいよGoogle TensorFlowへ行くのがひとつの流れでしょう。勉強だけやってもどうかという声もありそうですが、何か事業を始めるには、基本知識や立案能力の涵養、それと事業資金の調達が必要です。修士の研究や卒業研究も同じですね。一定の基本技術はきちんと勉強しなきゃいけない。｢PythonでゼロからDeep Learningを作る｣をやっていれば、TensorFlowのようなフレームワークやツール、API などの利用はぐんと楽になり、理解も深まるはずです。そう考えましょう。

 　私が購入しているTensorFlowの書籍は上の２つ。共に、主要な例題として、｢PythonでゼロからDeep Learningを作る｣の場合と同じく、MNIST（6万点の手書き数字画像学習＋１万点のテスト画像）を扱っていますので、馴染みやすいです。

　英文の方は全140ページと薄くて、コンパクトな説明となっています。和書の方は、少し厚いですが、内容的には同じようなものです。ただし、この和書は、主として、GoogleのTensorFlowの公式チュートリアルに準拠しているようです。なお、両書とも、Python3ではなく、Python2.7でやっています。TensorFlowの方がそうなっているためでしょうか。私が実際に試した限りでは、実は、TensorFlowはPython3でも特に問題無く使えるようです。