【Anaconda】MacにPythonと機械学習の環境をセットアップする方法

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なんとなく機械学習に興味あるんだけどどうやって始めりゃいいかわかんね・・・

これを見ている人の多くも気になっているはず。

ということで今日はPythonで機械学習を始めるための汎用的な環境の構築の手順(Mac版)を紹介します。

1. Pythonと機械学習の環境

最近DjangoをやっていてPythonの機械学習に興味を持ってやってみようと思ったので環境を用意しようと思い、代表的な機械学習を実践するために下記のソフトウェアを入れることにしました。

  • Anaconda:Python実行環境
  • OpenCV:画像・動画処理のライブラリ
  • MeCab:日本語形態素解析のライブラリ
  • Gensim:自然言語処理のライブラリ
  • TensorFlow / Keras:ディープラーニングライブラリ

今回紹介しているライブラリとそのバージョンは以下の本を参考にし、推奨されているものを導入し、環境を利用する方法をまとめています。

2. ぼくの利用している環境

おさらいしておきましょう。

Mac OS High Sierra10.13.6に下記のものを利用しています。

  • Atom(テキストエディタ+ターミナル付き)
  • Homebrew(パッケージマネージャ)
  • ローカル:Python3(version 3.7.0)と主要なライブラリ(numpy,matplotlib,scipy,pandas)

上の本にライブラリの使い方とか勉強して進める上で、Python3.5がよいらしい。

※Python 3.5より新しいものだと今回入れるモジュールと非互換があるものがある

pyenvというバージョン管理ツールと仮想実行環境を用意して、そこにanacondaとか主要ライブラリをセットアップしていこうと思います。

今回はHomeBrewというパッケージマネージャを使用します。

インストールしていない方はHomeBrewのサイトから下記コマンドをコピーして実行してインストールしましょう。

3. 機械学習のための仮想実行環境pyenvでつくる

pyenvはバージョン管理がしやすい仮想実行環境の管理ツールです。

ローカルでpythonの環境を頻繁に切り替えるにはいいかも。

3.1 pyenvインストール

HomeBrewが最新であることを配慮しつつ、pyenvとpyenv-virtualenvをインストールします。

pyenv-virtualenv:仮想実行環境の構築に使われるモジュールで、ディレクトリごとにパッケージとバージョンを管理する。

3.2 pyenvシステム設定

pyenvのコマンド実行環境を切り替えるために.bash_profileに追記します。

3.3 Anacondaのインストール

いろんなPythonのパッケージをまとめてインストールできるのでAnacondaをいれます。

(時間かかった)

Python 3.5より新しいものだと今回入れるモジュールと非互換があるものがあるらしいので、version 3.5のanacondaをいれます。

3.4 Python3.5の環境の作成

作ったPythonのバージョンは、~/.pyenv/versions/anaconda3-5.0.0にインストールされています。

作った環境の名前は、~/.pyenv/versions/anaconda3-5.0.0/envs/py35といった具合に作成されます。

新しくバージョンをインストールしたり、環境をつくると、その名前のフォルダが上で述べたディレクトリにできるはずです。

引数にanacondaを指定しないと、最低限のパッケージしか入らないです。

3.5 環境の有効化・無効化

機械学習のプログラムを実行したいときに環境を有効化して、使わないときは無効化しましょう。

有効化するときのコマンド

無効化するときのコマンド

有効化すると、(環境名)がプロンプト名に出てきて、無効化すると元のプロンプトに戻ります。

4. 必要なライブラリのインストール

  • OpenCV:画像・動画処理のライブラリ
  • MeCab:日本語形態素解析のライブラリ
  • Gensim:自然言語処理のライブラリ
  • TensorFlow / Keras:ディープラーニングライブラリ

5. Jupyter Notebook の起動

最後にこれだけ述べておきます。

PythonのプログラムをWebブラウザ上で実行できて、複数のファイルの結果とかいろんなドキュメントの管理に使えるツールです。

ここまでの設定がうまくいってれば特段設定なしでCLIからJupyter Notebookを起動できます。

下記コマンドを打つだけです。

[New] ボタンをクリックし、「Python3」をクリックします。

ここにスクリプトを書いて、[▶️]をクリックして実行できます。

おわりに

これで諸準備やPythonの機械学習に必要なライブラリはそろいました。

各ライブラリの詳細も理解してませんが、足りないデータとかモジュールは都度いれていこう・・・

ぼくもこれから頑張ろうと思います!

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