この回から2回にわたり、手書きの数字を認識するサンプルを通じて、Pythonで作成したKerasモデルをTensorFlow.jsで利用する方法を理解します（図1）。この回では、Python環境の準備、学習済みモデルの構築を行います。 手書き文字認識モデルの構築には、MNISTという ...

ここで気になるのはデータの中身。 今回使用したdatasets.MNISTデータは、下記のプログラムを実行すると (前編の初期設定+matplotlibのインストール済であればJetson Nano上のGUIで作動)、画面キャプチャのような手書きデータが大量に入っている。