失恋などから立ち直るための本「HOW TO FIX A BROKEN HEART」（洋書）
目次
１）本の紹介
実際の研究結果や著者ガイ・ウィンチ（Dr. Guy Winch）の経験から、失恋などから立ち直る方法について述べている本。
著者は心理学者で、かつニューヨークにクリニックを開いている。
またTED Talkでもスピーチを行ってたりする。
全体の流れとしては、著書の元に相談にきた患者を元にして話が進む。
その患者たちというのが
・二度の闘病を乗り越える精神力にも関わらず、半年付き合った彼氏(Rich)に振られて、ずっと前に進めずにいるKathy。
・最愛のペット(Bover)が死んでしまい、両親が亡くなった時より立ち直れずにいたBen。
・たった一回のデートで振られ、ものすごい落ち込みを見せるLauren。
・何十年前に別れた彼女をネットストーキングし続けるDev。
など割と個性的なところがあり、実用的な面を除いてもお話として面白かった。
個人的なお気に入りはDev。すがり方がみっともなさすぎて笑ってしまった。
でも一番闇が深いのはRichだと思う。人間関係の切り方がすごい。
洋書であるが、単語も易しく文章量も多くないため、読みやすい本であった。
また、本書のクライマックスになる第4章の一節”The Many Different Ways We Need to Let Go”の冒頭は少し胸にくるものがあった。
振られて辛い人もそうでない人もオススメの一冊。
２）要約（以下ネタバレ）
第1章 どのようにして心の傷は見捨てられるのか
大切な人を失うのはとても辛いことである。このような時に感じる心の傷から回復するには、周りからのサポートが重要である。
しかしながら時に心の傷というのは軽んじられ、サポートがうまく得られない場合がある。例えば、
・失恋やペットの死というのは、両親の死などと比べて軽んじられ、社会からのサポートを得にくい。
・ずっと立ち直れずにいると、最初は思いやりを見せた人も次第にうんざりし始め、サポートがなくなることがある。
実際にどれだけ傷ついたかではなく、どれだけ傷つくべきと思われているかによって、他人からの思いやりは決まってくるのだ。
また自分自身が、心の傷を恥じてしまうことがある。例えば、
・振られたのが恥ずかしくて周りに相談できない。
・ペットが死んだだけなのに、なぜこんなに辛いんだろうと思ってしまう。
このように心の傷を自分の中だけに留めてしまい、自分を責めすぎてしまう時がある。
以上のように心の傷は時に軽んじられ、それが心の傷からの回復を妨げることがある。
しかしなぜ、このように心の傷は軽んじられてしまうのだろうか？
それは、人々が心の傷がもたらす影響をちゃんと認識していないからである。
第2章 心が傷ついた時、脳や体もまた傷ついている
心の傷が影響を及ぼすのは、心や感情だけではない。
（２−１）物理的な痛みとの比較
失恋したばかりの人に元恋人の写真を見せると、身体的な苦痛を感じた時と同じ脳の部位が活動する。
そればかりでなく、その苦痛の程度は”身体的に我慢できない痛み”を少し下回るだけのものである。
（身体的に我慢できない痛みを１０としたら、失恋の痛みは７〜８程度）
つまり、心の傷を負うことにより、かなりのレベルの身体的な不快感を数週間から数ヶ月味わうことになる。
腹痛や頭痛を感じている時、集中力やIQといった様々な能力が下がる。このことを考えれば、心の傷がいかに深刻な影響を生活に与えるかがわかる。
（２−２）中毒
脳に関する研究によると、人は失恋をすると麻薬中毒者のような反応を起こすという。
つまり、コカインやヘロインを求める麻薬中毒者のように失った人を求めてしまうのだ。
これにより、記憶の中で失った人を思い出そうとしたり、めちゃくちゃな理由をつけて連絡したり会うことを正当化してしまう。
また今の時代なら、ソーシャルメディアなどで失った人を追いかけてしまったりする。
ここで強調をしておきたいのは、自分はもう乗り切ったと思っていても、タバコや薬物を絶った人のように、強いストレス等を感じた時にこの症状が起きてしまう時があるということである。
さらに強調をしておきたいのは、タバコや薬物を絶った人とは違って、これを中毒症状だとはみなしていない場合があることである。
例えば、なんとなく気になるぐらいの気持ちで 、元カレや元カノのことを調べてしまうことはないだろうか。
しかし、このような時は大抵ストレスを感じていたり、自分の今の関係が上手く行っていない時なのだ。
つまり、自分で気づいていないだけで、中毒症状をぶり返してしまっている。
そして、このほじくり返すような行動により、心の傷の回復が遅くなってしまうのである。
第3章 回復を妨げる多くの間違い
第2章で述べたように、失恋などで傷ついた時、私たちは往々にして以下に示すような適切ではない行動をとってしまう。
そしてこれが心の傷の回復を遅らせることがある。
（３−１）過度の自己非難
自分は何かいけないことをしてしまったのだろうか、あの時ああしていれば。
また、自分がもっと可愛ければ、もっと笑顔が素敵だったら。
人は失恋などで傷ついた時、自分の行動やあり方について、様々な自己非難を行うことがある。
このような非難は別に異常なことではない。
しかし、自尊心の低さなどに起因して、過度に自分を非難してしまうのは問題である。
例えば、あまりにも長い期間自分を責めすぎてしまったり、あまりにも現実から乖離した非難をしてしまう場合である。
（周りから何回も可愛い／かっこいいと言われているのに、自分がブサイクで振られたと思い込んでしまったり）
このような過度の自己非難は心の傷の回復を遅らせてしまう。
（３−２）失った相手を理想化すること
人は振られた時に、もうこんないい人とは出会えない等と、失った相手を理想化してしまうことがある。
このような理想化は、喪失感を増大させ、心の傷から立ち直るのを遅らせてしまう。
このような理想化を防ぐためには、相手の嫌なところを思い出して、意図的に認識のバランスをとることである。
これは、相手を嫌いになったり悪口を言うということではない。
もうこんな人に出会えないかもという不安を取り除き、前に進むために行うのだ。
（３−３）避けること
大切な人を失った時、その人に関わる場所やものを避けてしまうことがある。
しかし、心理学的に見て、あることから避けることは逆にその存在を大きくしてしまうことがある。
これを防ぐには、避けていた場所やものと新たな関係を築くことである。
例えば、元彼と行ったレストランを友達と行ったりするのだ。
最初のうちは元彼とのことを思い出してしまうが、何回も尋ねることにより段々と古い思い出が消えていく。
（３−４）思い出の品をいつまでもとっておくこと。
思い出の品を取っておくことは、失った人との感情的な繋がりがまた存在していることを反映している。
逆にいえば、思い出の品を捨てることは、感情的な繋がりを手放すことである。
思い出の品を捨てることは、時に罪の意識や裏切りの感情を伴うことがある。
しかし、心の傷を癒やすためには、思い出の品を処理するべきである。
第4章 回復は心から始まる
心の傷から立ち直るためには、上で述べたような行動を避けるだけではいけない。
回復への最終ステップ、つまり、前に進むという決心をつけなければいけない。
（４−１）Self-compassion(自分に優しくする)／マインドフルネス
最近の研究では、心の傷から立ち直るために、中立的で優しさと思いやりを持った内なる自分を育てることが有効であると言われている。
人はミスをしたりして上手くいかない時に自分を責めてしまうことがある。
例えば、自分がのろいからいけないんだとか、全部自分のせいなんだと思ってしまうことは誰にでもあるだろう。
しかし、友達が同じように失敗した時に、そのような言葉を投げかけるだろうか。
普通友達が上手くいかなかったら、励ましたり思いやりを持って接するだろう。
そのような態度を自分自身にも向けるのだ。
また、ネガティブな考えや記憶を反芻することは習慣になりやすい。
これに対抗する術として、マインドフルネスがある。
マインドフルネスは自分の意識を、過去や未来ではなく現在に集中させることである。
マインドフルネスは、ストレスなどを低減し、精神的なメリットがあるという。
（４−２）自分自身を取り戻す
数々の研究で、別れたあとに自分自身を取り戻し、自分を再定義できた人は失恋からの回復が早くなることがわかっている。
逆に、別れたあとに自分自身を再定義できない人は回復が遅くなってしまうという。
そして様々な研究において繰り返し言われているのは、心の傷から立ち直るのにもっとも効果があるのは、新しい人を見つけることじゃないかということである。
３）感想
toeicの勉強として読んだが、内容は非常にためになるものであった。
これは失勉（失恋中の勉強）にとって非常にいい教材だと思う。
ただ、全体的に良いことが書いてあるなと思ったが、気になった箇所が複数ある。
まず、Bover(Benのペット)の思い出の品を捨てる必要はないと思った。
確かに、失恋などで思い出の品を捨てることは有効な方法だと思う。
しかし、ペットの死などの場合に思い出の品を捨てるのは本当に良いことだろうか。
むしろ捨てたことを一生後悔してしまうだろうと思った。
また、前に進むことに重きを置きすぎて、自分を見つめ直すことの重要性が語られていないように思った。
確かに、過度に自分を非難するのはダメだし、自分に思いやりを持つことは良いことだと思う。
しかし、振られた時は自分の悪いところを把握することは大切である。
なので適切に自分を見つめ直す方法とかも書いてくれたら良かったと思う。
上では気になった箇所をあげたが、本書の内容は基本的にスタンダードかつ納得のいくものである。
そのため、この本を読むことにより「自分は今、自分を責めすぎているな」等、自分のことを少し客観的に見られる。
このことは、 どんな選択をとるにしても必要なことかなと思う。
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機械学習に必要なアノテーションツールをwindowsにインストールする方法
機械学習に必要なアノテーションツールをwindowsに入れる方法についてのメモ。
ここではアノテーションツールとしてlabelimgをインストールした。
ちなみに環境は以下のようになる。
windows10 64 bit
python 3.6
PyQt5
labelimg
（０）anacondaのインストール
これは他のサイトでたくさん紹介されているので割愛。
（１）PyQt5のインストール
（１−１）ここから、win-64/pyqt-5.6.0-py36hb5ed885_5.tar.bz2をダウンロードする。（多分pyqt-5.9でもいいはず）
（１−２）データのある場所に移動して、以下のコマンドを実行する。
conda install pyqt-5.6.0-py36hb5ed885_5.tar.bz2
（１−３）以下のコマンドでインストールを確認する。
pyrcc5 -version
ちゃんとヴァージョンが出てきたらインストール完了。
（２）labelimgのインスール
（２−１）ここのファイルをダウンロードし、解凍する。
（自分は緑色の”Clone or download”からDownload ZIPでダウンロードし解凍した。）
するとlabelimg-masterというフォルダーがデスクトップに現れるはず。
（２−２）labelimg-masterの中に入り以下のコマンドを実行する。
pyrcc5 -o resources.py resources.qrc
python labelImg.py
これで自分は上手くいった。
以下のサイトを参考にした。
画像アノテーションツール「labelImg」を使って認識結果をアノテーションに再利用する
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VBAでmaxifとminif
条件付きで最大値、最小値を求めるコードを書いたのでメモ。
以上のようなデータがある時、赤組に限った場合の最大値を求めたい。
０）環境
１）準備：ReDim Preserve
ReDim Preserveを使えば、配列内のデータを保ったまま、配列の大きさを変更することができる。
例えば
Sub test()
Dim A()
For i = 1 To 3
ReDim Preserve A(i)
A(i) = i
Next
End Sub
とするとA(1)=1, A(2)=2, A(3)=3となる。
逆にpreserveがないと
A(1)="", A(2)="", A(3)=3
となる。これは、ただのReDimでは配列内のデータが初期化されてしまい、A(1)とA(2)の値が保持されないからである。
以下のサイトを参考にした。
VBAのReDim Preserveとは:エクセルマクロ・Excel VBAの使い方-配列
２）最大値を求めるコード
Sub maxif()
Dim RedArray()
Number = 0
Start = 2
Last = 12
For i = Start To Last
If Range("A" & i) = "赤組" Then
Number = Number + 1
ReDim Preserve RedArray(Number)
RedArray(Number) = Range("B" & i)
End If
Next
MsgBox WorksheetFunction.Max(RedArray)
End Sub
ここでRedArrayは、赤組のデータを格納する配列、Numberはその要素数である。
またStartとLastは入力データの最初の行数と最後の行数である。
For ~ Nextは、もしA列の値が"赤組"ならB列の値をRedArrayに追加していく繰り返し文である。
.Max(RedArray)は配列RedArrayから最大値を求める関数である。
最小値を求めたい場合は.Min(RedArray)とする。
pipを使わずwindows10にtesseractとPyOCRをインストールする方法
pipを使わずにtesseractとPyOCRを入れる方法に関するメモ。
参考にされる方は自己責任でお願いします。
ちなみに以下のような環境を構築した。
Windows10 64bit
python 3.6
OpenCV 3.4.1
tesseract 3.02
PyOCR 0.5
（１）anacondaを入れる
これは他のサイトさんでたくさん説明されているので割愛。
（２）OpenCVを入れる
ここでopencv_python-3.4.1-cp36-cp36m-win amd64.wmlをダウンロード。
ダウンロードしたファイルがある場所に移動し、以下のコマンドをうつ。
pipを使っているが外部からインストールするわけではないのでセキュリティとかにはかからないはず。
以下のサイトを参考にした。
OpenCV3.4とPython3.6をAnacondaでWndows10へインストール
（３）tesseract-OCRのインストール
ここからtesseract-ocr-setup-3.02.02.exeをダウンロードし、インストールする。
インストール先はメモしておく。自分の場合はall userじゃない方なので、
C:Users/ユーザー名/AppData/Local
に保存された。
以下のサイトを参考にした。
tesseract-ocr でOCR - はしくれエンジニアもどきのメモ
（４）tesseract-OCRの設定
（４−１）tesseract-OCRにpathが通っていないことの確認
インストールしたのはいいものの、なぜかpathが通っていない。実際、tesseractのヴァージョンを確かめる以下のコマンド
tesseract -v
を実行しても、”〜は内部コマンドまたは外部コマンド〜”とか出るはず。
（４−２）tesseract-OCRにpathを通す
setコマンドで一時的にTesseract-OCRにpathを通す。自分の場合は以下のコマンドを用いた。
set path=%path%;C:\Users\ユーザー名\AppData\Local\Tesseract-OCR
一時的にpathを通すだけなので再起動の必要はないが、コマンドプロンプトを終了したら消えてしまうので注意。
これでtesseract -v を打っても大丈夫なはず。
（４−３）tesseract-OCRに言語データへのpathを通す
ただし上のpathだけでは、言語データ（〜¥Local¥Tesseract-OCR¥tessdataにあるeng.traineddataなどのこと）へアクセスできない。
これは言語データへアクセスするためのpathである"TESSDATA_PREFIX"が設定されていないためである。そこで、以下のコマンドを実行する。
set TESSDATA_PREFIX=C:\Users\ユーザー名\AppData\Local\Tesseract-OCR
ここで注意したいのは、言語データは〜¥Local¥Tesseract-OCR¥tessdataにあるが、その一つ前のフォルダーである〜¥Local¥Tesseract-OCRにpathを通す必要がある。
以下のサイトを参考にした。
tesseract3.02.02をソースからインストール - DRYな備忘録
（５）PyOCRのインストール
ここからwin-64/pyocr-0.5-py36h6a457c8_0.tar.bz2をダウンロード。
ダウンロードしたファイルがある場所に移動して、以下のコマンドをうつ。
conda install pyocr-0.5-py36h6a457c8_0.tar.bz2
（６）PyOCRのインストール確認
（６−１）PyOCRのインストール確認１
pythonを起動して、以下のコマンドをうつ。
from PIL import Image
import sys
import pyocr
import pyocr.builders
これで何もでなければ、PyOCRのインストールはうまくいっているはず。
（６−２）PyOCRのインストール確認２
上のコマンドに続けて以下のコマンドを入力する。
ここでpyocr.get_available_tools()は~/Local/Tesseract-OCR/tesseract.exeを呼び出すモジュールである。
もし"NO OCR tool found"とでたら、（４−２）で行ったpathの設定がうまくいっていない。実際自分は、
set path=%path%;C:\Users\ユーザー名\AppData\Local\Tesseract-OCR
を以下のようにしていて詰まっていた。
set path=%path%;"C:\Users\ユーザー名\AppData\Local\Tesseract-OCR"
（６−３）PyOCRのインストール確認３
上のコマンドに続けて以下のコマンドを入力する。
langs = tool.get_available_languages()
print("Available languages: %s" % ", ".join(langs))
これで何もでなかったらちゃんとインストールできている。
もしraise Tesseract Error(ret, "unable to get languages")とかがでたら、（４−３）の"TESSDATA_PREFIX"がちゃんと設定されていないためである。
あとは他のサイトさんの説明されている通りにやったらうまくいった。
以下のサイトを参考にした。
tesseract-ocr でOCR - はしくれエンジニアもどきのメモ
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誰とも友達になれない男と誰とでも友達になれる女
が出会ったらどうなるのだろうか。どちらが勝ってしまうのだろうか。
１）誰とも友達になれない男
・なんていうヤツは大抵、何を考えているのかわからず周りから敬遠されているだけなのに、自分は実は一目置かれているとか勘違いしちゃってる痛いやつ。
・自分から話しかけられない。
・大した趣味もない。
・けど寂しがり屋さん。
「自分の周りに人はいっぱいいるけど〜、心の底から心開いてないっていうか〜」とかそーいうヤツはどうでもいい。
２）誰とも友達になれる女
・大抵明るいし可愛いし人気者。
・自分から話しかけにいく。
・優しい、気がきく。
上のようなタイプとはちょっとずれるけど、あんま目立たないのに気付いたら人に囲まれてるような娘っていいよね！
３）実際に出会ったらどうなるかについて考察
一般に、誰とも友達になれないような男は、知り合った女性全員を好きになってしまう。
一方、誰とでも友達になれる女からしたら男友達はただの友達である。
つまり
男から見た女→友達以上の存在。つまり友達と思っていない。
女から見た男→ただの友達。つまり友達と思っている。
さて、友達という関係性は、お互いが友達であると認識した上で成り立つ。
なぜなら、片方が友達と思っているような関係性は友達とは言えないからである。
ここで、男が女を友達以上と見なしていることを考えると、男と女は友達ではない。
すなわち、誰とも友達になれない男と誰とでも友達になれる女が出会うと、女の方に矛盾が起きることになる。
このことから、誰とも友達になれない男が女に対して勝ってしまうことがわかる。
言い換えれば、誰とも友達になれない男はやはり誰とも友達になれない。
こんなラノベありそうだなと思ってちょっと考えたけど、すごい悲しい気持ちになった。
４）実際に出会ったらどうなるかについて再考
あまりにも悲しすぎるので再考してみた。
男「勢い余って女さんに告白してしまった」
男「返事を聞く前に逃げてしまったが」
男「…」
男「でも、本当は恋人になりたいとかそーゆんじゃなくて」
男「楽しいからそばにいたいというか」
男「女さんとなら振られたことさえ笑い話になっちゃうな…ははは」
男「明日謝らなきゃな」
・・・
女（男に告白されてしまった…）
女「」
女「す、すきでしゅ！」
女「噛むやつがあるかー」
女「…」
女「……」
女「ん〜〜〜」ｺﾞﾛｺﾞﾛﾆﾔﾆﾔ
・・・
男は友達というものを知り、女は友達以上の気持ちを知ってしまった。
もうそこには、誰とも友達になれない男も誰とでも友達になれる女もいなくなっていたのである。（終）
５）結言
ラブアンドピース
英語の音読を楽しくする方法
どうすれば英語の音読が楽しくなるのか考えたことについてのメモ。
（１） そもそもなぜ音読がつまらないのか
（１−１）単調だから
ただ音読するだけというのは単調な作業の繰り返しであり、マンネリを感じやすい。
（１−２） できる/できないの差が曖昧だから
例えば同じ文を百回音読したとして、自分の中の何が変わったのか分かりづらい。
つまり、自分のできないことは何で、音読によりそれを克服できたのか？が曖昧である。
そのため何回音読を繰り返しても、達成感があまり感じられない。
以上の理由から、自分の中で音読がつまらないものになってしまっていると考えた。
（２）対応策：音声入力を使う
iphoneについてるメモ帳では、音声入力により英語を書き出すことができる。
ただしこの音声入力には発音の精確さが求められる。つまり、以下のようになる。
発音できてる単語→iphoneに認識される
発音できていない単語→iphoneに認識されない
発音できない単語を発音できるようになるには、 試行錯誤や舌の位置等を工夫をする必要がある。つまり、音読によるマンネリを防ぐことができると考えられる。
また、発音できていない単語が発音できるようになると言うのは、できる/できないの差がはっきりしている。つまり、音読による達成感を得られやすいと考えられる。
（３）実際に一ヶ月行った結果
（３−１）発音が良くなった
発音の難しいgirlやyearがちゃんとiphoneに認識されるようになった。このことから、少なくとも英語の発音が良くなったと考えられる。
（３−２）普通の音読に比べれば楽しいと感じる
発音できない単語に出会うと試行錯誤や工夫をする必要があるので、マンネリを感じることは少なかった。それとは引き換えに、どうしてもiphoneに認識されない時はイライラや投げ出したい衝動にかられる。
ただし、そういうイライラ等があったからこそ、発音できなかった単語が iphoneに認識されたときは達成感を感じた。
また、（３−１）で述べたように発音が良くなると純粋に嬉しく、やりがいを感じることができる。
（４）問題点
（４−１）勉強の進行速度が遅くなる。教材としてtoeic公式問題集のpart5〜7を用いていたが、普通の音読だったら1日に5から6ページ進んでいたのが、1から2ページしか進まなくなった。発音できない単語のところで時間が取られてしまったためである。
これの対応策としてあまりストイックになりすぎないようにした。どうしても発音できない単語は飛ばしたし、まぐれで発音できてもそれでよしとした。ただしそれでも勉強の進行速度は遅い。
（４−２）発音記号の通りに単語を発音しているはずなのに、iphoneが認識してくれない時がある。これには二つの可能性が考えられる。つまり、自分の発音がおかしい、またはiphoneの認識がおかしいという可能性である。（どちらもおかしい場合もあるがこれは割愛）
ただし、どちらがおかしいかの判定はすぐできる。電子辞書などを用いて、正しい単語の音をiphoneに聴かせるのだ(自分はkindle fireにウィズダム英和・和英を入れて聴かせていた)。これにより
iphoneが正しく認識→自分の発音がおかしい
ということになる。
これを用いて判定を行い、自分がおかしい時は試行錯誤を繰り返し、iphoneがおかしい時はその単語をスキップした。
pipを使わずにtensorflowとkerasをwindowsにインストール
tensorflowをpip installを使わずにインストールした時のメモ。
参考にされる方は自己責任でお願いします。
ちなみに以下のような環境になりました。適当に最新（2018年5月24日現在）のをインストールしました。
windows 10 64bit
python 3.6
tensorflow 1.8.0 (cpu版)
keras 2.1.5
(1) anacondaのインストール
これは他のサイトさんでいっぱい説明されているので割愛。
(2) tensorflowのインストール
(2-1) ここからwin-64/tensorflow-1.8.0-py36_1.tar.bz2をダウンロード。
(2-2) ダウンロードしたファイルがある場所で以下のコマンドを実行する。
conda install win-64/tensorflow-1.8.0-py36_1.tar.bz2
(2-3)pythonを起動して、以下のコマンドでtensorflowをimportする
import tensorflow as tf
これを実行するとgoogleとかいうmoduleがありませんと怒られるはず。
(3) protobufのインストール
正直protobufが何かはわからないです。protocol bufferの略らしいですが。
なんか.protoのファイルから.pyのファイルを作り出すみたいな役割みたいです。（間違ってたらすいません）
例）protobuf test.proto → test.py
(3-1)ここからwin-64/protobuf-3.5.2-py36h6538335_0.tar.bz2をダウンロード。
(3-2) ダウンロードしたファイルがある場所で以下のコマンドを実行する。
conda install win-64/protobuf-3.5.2-py36h6538335_0.tar.bz2
(3-3)pythonを起動して、以下のコマンドでtensorflowをimportする
import tensorflow as tf
これを実行するとabslとかいうmoduleがありませんと怒られるはず。
(4) abslのインストール
正直abslが何かはわからないです。Abseilの略らしいですが。
なんかgoogle関係のコードの土台になっているらしいです。
(4-1)ここからwin-64/absl-py-0.2.1-py36_0.tar.bz2をダウンロード。
(4-2) ダウンロードしたファイルがある場所で以下のコマンドを実行する。
conda install win-64/absl-py-0.2.1-py36_0.tar.bz2
(4-3)pythonを起動して、以下のコマンドでtensorflowをimportする
import tensorflow as tf
自分の場合はこれでうまく行きました。
(5) kerasのインストール
(5-1)ここからwin-64/keras-2.1.5-py36_0.tar.bz2をダウンロード。
(5-2) ダウンロードしたファイルがある場所で以下のコマンドを実行する。
conda install win-64/keras-2.1.5-py36_0.tar.bz2
(5-3)pythonを起動して、以下のコマンドでtensorflowとkerasをimportする
import tensorflow as tf
import keras
これをすると
Using theano backend
が出て、theano とかいうmoduleがありませんと言われるはず。
(5-4) ~/anaconda3/etc/activated.d/keras_activated.datの中身を
set "KERAS_BACKEND=theans" から
set "KERAS_BACKEND=tensorflow"
に変更する。自分はこれで(5-3)のコマンドを行ったら上手くいきました。
（参考サイト）
KerasのバックエンドがTheanoから変更できなくなった話 - 粗大メモ置き場
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