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ここでは、機械学習の勉強会で使う環境の作り方について説明しています。 もしWindowsの作業途中でエラーが出てしまった場合はノート もご覧ください。

注意

Pythonはバージョン3.6.xの64 bit版をインストールして下さい。

Pythonとエディタのインストール for Windows

Pythonとエディタのインストール for Mac

  • テキストエディタ:Sublime Text  
  • Python3の本体(以下参照)

MacでのPythonのインストール方法

Homebrewでインストールする場合

  • $ brew install python3

pyenvでインストールする場合

参考リンク:http://qiita.com/zaburo/items/dd1a8323633035614efc

  • $ brew install pyenv
  • pyenvにパスを設定する。
  • Pythonをインストール
  • $ pyenv install バージョン名
  • 例えば、「pyenv install 3.6.3」

MacでAnacondaを使う場合

  • MacでAnacondaを直接インストールするのは不都合が多いと思うので、pyenvを使ってAnacondaをインストールした方が良いと思います。

Pythonのパッケージ管理ツール pip

pipとは

Pythonに標準以外のパッケージ(ライブラリ)を管理するツールがpipです。パッケージのインストール/アンインストールやアップデートに使います。 例えば、現時点でインストールされている標準以外のパッケージを確認するコマンドは以下の通りです。
$ pip freeze
ただし、brewでPython 3をインストールした場合はpipではなくpip3を使います。
$ pip3 freeze

pipでパッケージをインストール

インストールコマンド
$ pip install パッケージ名
ただし、brewでPython 3をインストールした場合はpipではなくpip3を使う。
$ pip3 install パッケージ名

機械学習に必要なパッケージのインストール

インストールするパッケージは以下の通りです。上から順にインストールするとスムーズだと思います。なお、Anacondaは大半をインストール済みです。

  • numpy
  • scipy
  • matplotlib
  • seaborn
  • pandas
  • scikit-learn
  • jupyter
  • tensorflow
  • keras
  • h5py

$ pip install numpy
などと入力してインストールしてください。

なお、KerasのバックエンドをTensorFlowに切り替えるには一手間必要です。Windowsでの作業途中でエラーが出てしまった場合も含めて、ノート をご覧ください。一度import kerasを実行後に、設定ファイルを書き換える必要が有ります。

動作確認用のテストプログラム

GitHubより、動作確認用のプログラムをフォルダごとダウンロードし、実行して下さい。エラーメッセージが出なければ環境の構築はほぼ終了しています。

$ python learning.py

以下はお好みでインストール

  • RStudio風に使えるPythonのIDEが欲しい方はRodeo
  • エディタとしてSublime Textの代わりにatomも良いかも
  • Python初心者向けにあったら良いかもしれないIDEはPyCharm
    インテリセンス機能やtype hintへの対応など気が利いています。 初回起動時に自動で環境構築が始まりますが、直ぐに使い始められます。ただし、環境構築には結構時間がかかりますので、インストールしたら直ぐに起動させてしばらく放置しましょう。
@kurehajime

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commented Sep 21, 2017

mac OS 10.12で環境構築した際に躓いたポイントがあったので、メモしておきます。

@tfukumori

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commented Sep 23, 2017

Windowsでの環境構築につきまして、メモいたします。

Visual Studio 2017を入れているなら、pythonをVisual Studioのインストーラーで追加することでVisual Studioでも、編集、実行可能でした。

pipで順番に確認していきましたが、追加するのは
jupyter
tensorflow
keras
程度だったかと思います。

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