チュートリアルをみながら､グーグルのTensorFlow（ディープラニング）をやってみたことがある｡意味はわからない｡せめて､そのとおりコマンドを打ってみたけれど､タイピングミスが多すぎる｡けっきょく､コピペで作業をおこなった｡
TensorFlowでは､４つの書き文字を､ほぼ100パーセント認識させた｡愛用のMacBookAirでやった｡それだけで､約１時間かかった｡そのあいだ､CPUの稼働状況は90パーセント以上だった｡処理終了近く､MacBookAirの裏面を触ってみると熱くなっていた｡
やってみたのだが､残念ながら､ディプラーニングについての理解は得られなかった｡だが､すくなくとも､パソコンでディープラーニングするのは､ムリ筋であることはわかった｡
Raspberrypi（クレジットカード大のマザーボード）で､ディプラーニングに成功した｡そういう記事をみかけることがある｡Raspberrypiをパソコン化してつかったばあい､Youtubeでも､ときどき止まるくらいだ｡（メモリーが1GBというのもあるけれど）CPUは､それくらいのスペックである｡じっさいは､ディープラーニングは､とうていムリである｡ちがうアプローチをしているにちがいない｡
通常､ディプラーニングをやるときは､AWS（Amazon）､Google Clould Platform､Azure（Microsoft）が利用される｡それぞれのクラウドは､利用時間ごとに課金されるみたいな｡
パソコンというのは､すでに伸びしろがないと､おもっている｡それでも､いままでは「ムーアの法則」（半導体の集積率は18か月で倍になってゆくこと）が有効だった｡CPUのスペックをユーザーに訴求することができた｡がしかし､いまや､「ムーアの法則」も限界にきている｡
個人的な意見としては､パソコンはCPUではなく､GPUや､グーグルが独自開発しているTPUがパソコンに搭載されるようになり､ディプラーニング仕様になっていく気がしている｡現状では､誰でもつかえるとは､とても言えないけれど､しだいに､それなりのアプリケーションも出てくるのではないか｡