Kerasを使うときに一緒にあると便利なライブラリ
Kerasを使うときによく一緒に使うライブラリを紹介します。
私個人の意見ですので、他に便利なものをご存じの方は教えてください。
開発環境
Jupyter Notebook
開発環境は人によると思いますが、個人的にはJupyter Notebookを使っています。
http://jupyter.org/
入手方法はいろいろありますが、Anacondaで一気に入手するのが楽だと思います。
https://www.anaconda.com/download/
Tensorboard
KerasのバックエンドはデフォルトでTensorflowを使いますので、一緒にTensorboardも使うことができます。
https://www.tensorflow.org/get_started/summaries_and_tensorboard
しかも最近はJupyterにTensorboardを統合するJupyter-tensorboardというツールもあり、便利です。
https://pypi.python.org/pypi/jupyter-tensorboard/0.1.3
入手方法はpip install jupyter-tensorboardです。
データ処理
numpy
これがないと始まらない。
scikit-learn
言わずと知れたPythonの機械学習ライブラリです。
Kerasで提供されないデータ処理のうち、Numpyで書くのが面倒なもの（学習データとテストデータの分割とか、ROC AUCの計算とか・・・）はscikit-learnを使えば簡単にできます。
http://scikit-learn.org/stable/
またはパラメータ最適化のためにGridSearchCVにお世話になることも多いです。
画像処理
matplotlib, seaborn, plotly, holoviews
Pythonのグラフや画像表示系ライブラリで一番シンプルな選択だと思います。
https://matplotlib.org/
matplotlib以外にもseabornやplotlyがありますので、好みで選ぶと良いでしょう。
https://seaborn.pydata.org/
https://plot.ly/
むしろHoloViewsでまとめるのが一番？
http://holoviews.org/
https://qiita.com/driller/items/53be86cea3c3201e7e0f
opencv
言わずと知れた画像処理ライブラリです。
https://opencv.org/
インストールは conda install -c http://conda.binstar.org/menpo opencvです。
自然言語処理
mecab
日本語形態素解析のライブラリです。
http://taku910.github.io/mecab/
これはインストールでハマることが多い気がします。
https://qiita.com/grachro/items/4fbc9bf8174c5abb7bdd
https://qiita.com/piruty/items/5ae2c2ba660796112207
https://qiita.com/cvusk/items/2f076d775d095d3a183a
gensim
トピックモデリングのライブラリです。
wordd2vecをやるときはお世話になります。
インストールはpip install gensimです。こっちは素直にインストールできます。
https://qiita.com/u6k/items/5170b8d8e3f41531f08a
https://radimrehurek.com/gensim/
最適化
gpyopt
ベイズ最適化でパラメータチューニングする場合に使います。
https://sheffieldml.github.io/GPyOpt/
deap
遺伝アルゴリズムのライブラリです。これもパラメータチューニングする場合に使います。
http://deap.readthedocs.io/en/master/index.html
hyperopt
こっちはSMBO TPEです。同上。
https://github.com/hyperopt/hyperopt
推論
Keras.js
ブラウザでKerasの学習済みモデルを実行できるライブラリです。
https://transcranial.github.io/keras-js-docs/
https://github.com/transcranial/keras-js