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
![](https://take-tech-engineer.com/wp-content/uploads/2021/12/933143e2bf67b0daf4e9d4c504b13682-1024x476.png)
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
![](https://take-tech-engineer.com/wp-content/uploads/2021/12/inst_1.png)
内容を確認後、「I Agree」をクリックします
![](https://take-tech-engineer.com/wp-content/uploads/2021/12/inst_2.png)
「Just Me」を選択し、「Next」をクリックします
![](https://take-tech-engineer.com/wp-content/uploads/2021/12/inst_3.png)
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
![](https://take-tech-engineer.com/wp-content/uploads/2021/12/inst_4.png)
「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
![](https://take-tech-engineer.com/wp-content/uploads/2021/12/inst_5.png)
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。
![](https://take-tech-engineer.com/wp-content/uploads/2021/12/inst_6-1024x796.png)
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
![](https://take-tech-engineer.com/wp-content/uploads/2021/12/inst_7.png)
![](https://take-tech-engineer.com/wp-content/uploads/2021/12/inst_8.png)
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
![](https://take-tech-engineer.com/wp-content/uploads/2021/12/ju1.png)
HomeのJupyterLabのLaunchをクリックすれば、JupyterLabが起動します
![](https://take-tech-engineer.com/wp-content/uploads/2021/12/ju2-1024x551.png)
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。
![](https://take-tech-engineer.com/wp-content/uploads/2021/12/ju3-1024x519.png)
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
![](https://take-tech-engineer.com/wp-content/uploads/2021/12/ka1-1024x557.png)
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。
![](https://take-tech-engineer.com/wp-content/uploads/2021/12/ka2.png)
Not installedを選択後、右上のSearch Packagesにpytorchと入力します
![](https://take-tech-engineer.com/wp-content/uploads/2021/12/ka3-1024x524.png)
PytorchのチェックボックスをONにし、Applyをクリックします。
![](https://take-tech-engineer.com/wp-content/uploads/2021/12/ka4-1024x676.png)
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。
![](https://take-tech-engineer.com/wp-content/uploads/2021/12/ka5.png)
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。
![](https://take-tech-engineer.com/wp-content/uploads/2021/12/ka6-1-1024x517.png)
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