ディープラーニングを始めるための環境構築

環境構築

ディープラーニングでは主にPythonが使われます。そのための環境構築を行っていきます。

Anacondaのインストール

AnacondaはPythonを含め、ディープラーニングで必要となるパッケージを一括でインストールすることができます。 また、Pythonの仮想環境を簡単に作成することができるので、プロジェクトに応じて必要な環境を構築することができます。 Anacondaは下のサイトからインストールします。

https://www.anaconda.com/download/

このような画面があると思うので、Python 3.6versionをインストールします。Emailが聞かれますが、No thank youで大丈夫です。

インストーラの起動

インストールが終わったら、インストーラを起動させます。 ほとんどデフォルトのままとしていいのですが、注意点として、最後に以下の2つの項目にチェックを入れましょう。 上は、Anacondaのパスを追加することでコマンドプロンプトからPythonを呼び出すことができます。 下は、デフォルトのPythonを3.6に設定します。 両方にチェックを入れてインストールを開始します。

Anaconda Navigatorの起動

無事にインストールが完了したら、実際に起動してみましょう。
左下のWidndowsボタン→Anaconda→Anaconda Navigatorを起動します。

すると、下のような画面が表示されたと思います。 今回は開発環境として、jupyter notebookを使いたいと思います。 （もしも、jupyter Notebookに慣れないようであれば、テキストエディタでPythonコードを書き、Windowsボタン→Anaconda→Anaconda PromptでそのPythonコードを実行することもできます。）

jupyter notebook

それでは、jupyter notebookを起動したいと思います。 先ほどの画面のjupyter notebookのLaunchをクリックします。

このような画面が出たと思うので、AnacondaProjectsをクリックします。

そして、右上にあるNew→Folderから新しいフォルダーを作成します。

このフォルダーに名前を付けましょう。 新しく作られたフォルダーにチェックを入れ、Renameで名前を付けます。 ここではPractice1と名前を付けました。

最後にPythonのファイルを作ります。 右上にあるNew→Pythonをクリックします。すると次のような画面になったと思います。

とりあえず名前を付けましょう。 上のUntitiledと書かれたところをクリックすると、名前を変えることができます。 ここでは、numpy_practiceという名前にします

以上で環境構築が終わりました。 次はjupyter notebookの使い方の説明をしたいと思います。

jupter notebookの使い方 jupter notebookの使い方 - ShogoAkiyama’s blog