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。

(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

(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

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。

このサイトはスパムを低減するために Akismet を使っています。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください