Python環境AnacondaをUbuntuにインストール(2020年8月)

プログラミング・数学・英会話
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下記のような方にこの記事はお役に立てると思いますので最後までご覧ください

  • AIとか機械学習をやってみようかと思っているけど、まず何をすれば良いの?
  • 1つのUbuntu上でいろんなバージョンのPythonやライブラリを使いたい
  • 今流行っているPythonをUbuntuで始めたい
  • UbuntuにPythonの環境が欲しい
  • UbuntuにAnacondaをインストールしたい
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Anacondaを導入するメリット

Anacondaをインストールすると、データ分析や機械学習・AIといった処理をするときに最低限必要なnumpy, scipy, pandas…etcなどのPythonのライブラリがインストールされた開発環境を容易に管理できるようになります

仮想的に複数の開発環境をつくることができるため、異なるpythonやpythonのライブラリのバージョンがインストールされた環境を、開発するプログラムごとに切り替えて利用することができるので便利です

たとえばpython2.Xの環境とpytho3.Xの環境を1つのubuntu上で実現できます

今回の環境

  • OS: Ubuntu 18.04 LTS 64 bit (他のバージョンでも同様に実行できます)

Anacondaのインストール

まずは下記の公式サイトからLinuxのInstallerをダウンロードします

Anaconda | Individual Edition
Anaconda's open-source Individual Edition is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.

xxxx.shをダウンロードしたディレクトリに移動して下記コマンドを実行します

$ bash Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh

基本的にはEnterや”yes”と答えていけばインストールは完了します

上手くインストールが完了すればcondaと打つとエラーなくcondaのusageが返ってくるはずです

Anacondaの基本的な利用手順

Anacondaでpython環境の作成

python 3.7でanacondaの基本ライブラリをインストールされた環境を作成する方法は下記のとおりです

$ conda create -n py37 python==3.7 anaconda

py37は環境の名前なのでなんでもOKです

このコマンドには時間がそれなりにかかります

作成済の環境リストの確認

$ conda env list

作成した環境に切り替える方法

作成済みの環境の名前を指定して下記のように環境に切り替え可能です

$ source activate py37

切り替えた状態でpipなどでpythonライブラリをインストールすると、この環境内でのみそのライブラリがインストールされたこととなります

そのため、pythonのバージョンやライブラリのバージョンを環境ごとに分けることができるわけです

環境から抜ける方法

$ conda deactivate

最後に

今回はエンジニアのみなさんからすると初歩中の初歩ですが、今後いろいろ説明する上で毎回環境構築の説明をするのも大変なので、その引用用につくりました

次も環境構築部分としてNVIDIAドライバ、CUDA、cuDNNのインストール方法を記事にする予定です

本ブログでは、今後以下のような技術についてもいずれ紹介していきたいと思いますので、よろしければまた見に来てください

  • 画像分類 (Image Classification)
  • 物体検知 (Object Detection)
  • 物体トラッキング (Object Tracking)
  • 姿勢推定 (Pose Estimation)
  • 自然言語処理 (Natural Language Processing)
  • 3次元再構成 (3D Reconstruction)
  • …etc

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