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機械学習のためのPython実行環境構築

はじめに

機械学習のための基礎知識や簡単な分析、実験をするにあたり、数値計算ライブラリやニューラルネットワークフレームワークなどを利用したいのですが、このあたりのライブラリが充実しており、またソースコードが見やすい(疑似コードに似ている)という点でPythonを選びました。

今回、手を動かしながらデータ操作、グラフへのプロットなどを進められるよう、Ubuntu14.04LTS GUI環境でのインストール手順をまとめました。

インストールするPythonパッケージ

パッケージ名用途
NumPy v1.11.1数値計算
Matplotlib v1.5.1データプロット
TensorFlow v0.9.0人工知能

事前準備

Pythonはバージョン3.5.2でvenv環境を使用します。venv環境の構築手順はこちらの投稿を参照してください。

パッケージインストール

NumPy

NumPy は pip コマンドで簡単にインストールできます。

(venv35) user@UbuntuPC:~$ pip install numpy

Matplotlib

Matplotlib は pip コマンドで簡単にインストールできます。

CentOS7 にインストールする場合は、png関連のライブラリが必要になります。sudo yum install libpng-devel でインストールしておいてください。

(venv35) user@UbuntuPC:~$ pip install matplotlib

TensorFlow

公式のドキュメントを元にカスタマイズしていますが、要はpipコマンドで直接URLを指定して、TensorFlowのバイナリをインストールしているだけです。

[参考] Download and Setup – Pip Installation

もしすでにバージョン0.7.1より前のTensorFlowがインストールされている場合は、先に pip uninstall tensorflow を実行しておく必要があるようです。

GPUサポートを有効にするには、Cuda をサポートするGPUと、別途 Cuda Toolkit 7.5 と cuDNN v4 をインストールする必要があります。

(GPUサポートなし、CPUのみ)
(venv35) user@UbuntuPC:~$ pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.9.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

(GPUサポートあり)
(venv35) user@UbuntuPC:~$ pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.9.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

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