3月初旬に届いたDeep Learningを含むデータ解析用デスクトップPCの一通りの設定がようやく終わりました。今回は思い切って、Virtual-BOXやVM-Wareなどの仮想環境上にLinux OSであるUbuntuをインストールするという方法を採用しませんでした。
Windows版のAnacondaを導入してpipでTensorFlowやkerasをインストール、という通常の手順で、GPU（グラフィックボード）の設定も特に問題は起こらずスムーズに行きましたので、時代の流れを感じますし、便利な世の中になったと思います。
あとはpython（もちろん3系です）の統合環境を何にするか、非常に迷いましたが、当面はPyCharmとJupyter Notebookをメインでやっていこう（他にはSpyderやIPython）と考えています。
kerasやTensorFlowのコマンドおよびpythonの基本文法とライブラリー（numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn etc.）に慣れるのが先決ですが、現状ではどうしてもJupyter Notebookに逃げ込んで？しまうため、高機能で便利！との定評があるPyCharm（書籍が少ないのが難点）も早く使えるようになりたいです。
