はじめに
最近深層学習って言葉をよく聞いたことがないでしょうか?
どうやら「深層学習(ディープラーニング)」は「機械学習」の発展形みたいです。
「機械学習」と「ディープラーニング」は何が違うのか? | MUFG Innovation Hub
正直なところ滅茶苦茶難しそうなイメージを抱くと思うのですが、
Pythonの「ライブラリ」を用いることで気軽に利用することができます!!
つまり、ライブラリを用いることによって私みたいな全く専門的な知識がない人でも深層学習に触れることができるということです。
ということで、今回は深層学習ができるような環境を整える作業をしていきたいと思います。
注意
私はタイトルにも書いてある通り、windowsを用いています。
また現在(2019/01/17)での導入方法なので 、mac等を用いる方はご注意ください。
さらにPythonのバージョンなどでも環境構築が異なる可能性がみたいなのでご注意ください。
(過去の記事等に惑わされないように・・・)
2種類の方法
深層学習を触るにあたってJupyter notebookを用いるのが最適だと思います。
これを使うには、
・Pythonと用いるライブラリをダウンロードする方法
・Anacondaを用いる方法
があります。
上の方法でやる方は”Pythonのダウンロード~ライブラリ等のダウンロード”
下の方法でやる方は”Anacondaのダウンロード”
を参照してください。
Pythonのダウンロード
Pythonを公式のページからダウンロードしていきましょう。
今回ダウンロードするのはPython3.7.2になります。
上にあるDownloadsからダウンロードしましょう。
ダウンロードが終わると、下の画像のようなものがあるはずです。
こちらを実行していき、インストールをしましょう。
環境変数を設定する
ただ、Pythonをインストールしただけではコマンドプロンプト等でpipコマンド(pythonを使うのに大切な奴)は使えません。
windows10の方は、左下の検索で「環境変数」と打ち込み、環境変数を編集します。
以下の画像を参考にしながら設定をしてみてください。
下の文字列を新規で入力してみてください。
ユーザー名は自分のものにすることを忘れないようにしてください。
C:\Users\ユーザー名\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32 C:\Users\ユーザー名\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\Scripts
もしPythonのある場所を自分で決めた場合は、自分で探して任意の文字列を入力してみてください。
ライブラリ等のダウンロード
コマンドプロンプトを開き、以下のコードを打ち込みましょう。
pip install jupyter
これで目的のJupyter notebookをインストールすることができました。
続けて、深層学習で必要なライブラリもインストールしましょう。
同じ要領で以下のコードを打ち込みます。
pip install chainer pip install matplotlib
Anacondaのダウンロード
Anacondaはpythonや色んなライブラリをまとめて入れてくれているすごい奴です。
ただデメリットとして必要ないものもインストールしてしまうのでご注意ください。
Anacondaはこちらの公式サイトからダウンロードしましょう。
こちらをインストールすればOKです。
Jupyter notebookを起動してみる
Jupyter notebookを起動するときにはコマンドを打ち込む必要があります。
・上の方法の場合→コマンドプロンプト
・下の方法の場合→Anaconda Prompt
でコマンドを打ち込みます。
以下のコードを打ち込みましょう。
jupyter notebook
そして、このような画面がでてくれば成功です!
さいごに
これで環境構築編は終了になります。
いずれ実際に深層学習のコードを打ち込む方法も記事にしたいと思うので、よければお付き合いください!