はじめに
機械学習/データサイエンスにおけるPython環境構築は、ライブラリの依存関係が強く、インストールに手間がかかり、初心者だとなかなかコーディングまで辿りつけません。そこで、ここでは誰でもデータサイエンスの環境を構築できるように、インストールから仮想環境の作成まで1から説明していきます。
お手軽に環境構築するために、科学計算のためのPythonおよびR言語のディストリビューションであるAnacondaのインストールと、JupyterLabの起動までを説明します。またAnaconda Navigatorを用いた仮想環境の作成方法について説明します。
※この記事では、Windows10 64bitを使っています。
Anacondaのインストール
1. Anacondaホームページから、Products>Individual Editionへ
2. Downloadをクリックしてインストーラーをダウンロードしてください
3. ダウンロードしたインストーラーを実行し、以下の順で進めます
「Next」をクリックします
内容を確認後、「I Agree」をクリックします
「Just Me」を選択し、「Next」をクリックします
インストール先のフォルダを指定して、「Next」をクリックします
※パスに日本語が含まれているとエラーが発生することがあるため、避けること
「Add Anaconda to my PATH environment variables」、「Register Anaconda as my default Python 3.8」の両方ともチェックを外し、「Install」をクリックします
Completedが表示されれば、インストール完了です。「Next」をクリックします。
次に、以下画面が表示されます。それぞれ「Next」、「Finish」をクリックします
以上で、Anacondaのインストールは完了です
JupyterLabの起動
データサイエンスでよく用いられるJupyterLabの起動方法について説明していきます
スタートメニューから、Anaconda→Anaconda Navigatorをクリックします
HomeのJupyterLabのLaunchをクリックすれば、JupyterLabが起動します
LauncherのNotebook>Python3をクリックすればNotebookが起動します。
あとは、コードを書くだけです。GUIなので、簡単ですね。
Anacondaで新しい仮想環境を作成
上記の方法だと、base(root)環境でJupyterLabが起動しますが、様々なプロジェクトでこの環境を使い回すと、ライブラリの管理が非常に大変になり、開発が面倒になります。そこで、プロジェクトごとに環境を切り替えることで、その手間を省きます。Anacondaには、Anaconda NavigatorというGUIのツールがあり、手軽に仮想環境の作成を行うことができます。
Anaconda Navigatorを起動し、Environmentsをクリックし、Createをクリックします
Create new environmentウィンドウが立ち上がるので、Nameを記載して、Createをクリックします。新しく仮想環境が作成され、最低限のライブラリがインストールされていることが確認できます。この環境に、Pytorchを試しにインストールしていきます。
Not installedを選択後、右上のSearch Packagesにpytorchと入力します
PytorchのチェックボックスをONにし、Applyをクリックします。
Pytorchと依存関係があるライブラリのインストールを要求されるのでApplyをクリックします。
PyTorch及び依存関係にあるライブラリがインストールされていることが確認できます。なお、JupyterLabを使いたい場合は、Pytorchのインストールと同様に、Search Packagesから検索し、インストールすれば使えるようになります。
以上で完了です。Anaconda Navigatorを用いれば、GUIで管理できるので使いやすいですね。
関連記事、参考資料
Python、PyTorchのオススメ書籍
Anacondaで環境を整えたら、あとは実践です。PythonとPyTorchを1から学ぶための書籍を紹介します。
スッキリわかるPython入門 (スッキリわかる入門シリーズ)
Pythonの入門書でおそらく最も売れている本です。図での説明が豊富なため、コードだけだと難しい方でも理解しやすいです。
スッキリわかるPython入門 (スッキリわかる入門シリーズ)
最短コースでわかる PyTorch &深層学習プログラミング
図を豊富に使っており、PyTorchの全体像を掴むのに最適な本です。この本を読んだ後だと、PyTorchの公式ドキュメントがかなり読みやすくなりました。
コメント