KatsuhiroMorishita/kerasを使った機械学習環境の作り方.md

## kerasを使った機械学習環境の作り方.md

      
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              kerasを使った機械学習環境の作り方.md
            
          
    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本体：Python公式（rc版以外を推奨）または Anaconda  
テキストエディタ：Sublime Text  

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。