知っているライブラリを片っ端からpipで入れまくっちゃいます。pip万歳！
新しいライブラリ見つけたらどんどん追加します。
#pip本体のインストール
$ sudo apt-get install python-pip
#pipの使い方
なぜか僕の環境では$ sudo -H pip install pip ライブラリ名としないと上手く行かないんですが、
他のサイトなどでは$ pip install ライブラリ名と書いてあるので、以下はこっちで行きます。
僕と同じくsudo必要な人いないのかなぁ〜
#科学技術計算のライブラリ
ライブラリ：numpy, scipy, pandas, matplotlib, scikit-image
pip install numpy scipy pandas matplotlib scikit-image
#機械学習
ライブラリ：chainer, tensorflow, Theano, keras, scikit-learn
pip install chainer tensorflow Theano keras scikit-learn
僕は持っていないGPUを持っていないので、CUDAやcuDNNは知りません。GPU欲しいなぁ〜
あと、Caffeはインストールが大変らしいです。(ネットで見たところ)
####Open AI Gymだけ注意
$ sudo apt-get install -y python-numpy python-dev cmake zlib1g-dev libjpeg-dev xvfb libav-tools xorg-dev python-opengl libboost-all-dev libsdl2-dev swig
これらを最初にインストールしないと全部は入れられないらしい。(公式のgithubのREADME.rstのInstalling everythingからの情報)
そして全環境インストール
$ sudo pip install gym[all]
#pipじゃないけど機械学習のライブラリ
最近流行りの深層強化学習のライブラリkeras-rlを発見！
まずgitをインストール
$ sudo apt-get install git
あとはREADME.md通りに(h5pyも入れといたほうがいいっぽいです)
$ pip install h5py
$ cd 「github用のディレクトリ」
$ git clone https://github.com/matthiasplappert/keras-rl.git
$ cd keras-rl
$ sudo python setup.py install
exampleが面白いので紹介
$ python 「github用のディレクトリ」/keras-rl/examples/dqn_cartpole.py
頑張って耐えてますねぇ〜他にもいろいろあるみたいです。あと、終わらすときはCtrl+Cです。
#参考
Deep learning × Python
この記事を見てkerasとkeras-rlを知りました。あまり有名ではなさそうですが、kerasはコードが直感的に短く書けてよさげです。
#追記
Python3の場合は
$ sudo apt-get install python3-pip
でpip3をインストール
あとは
$ pip3 install ライブラリ名
でOK
keras-rlは
$ sudo python3 setup.py install
に変えてやればOK
個人的には、早く全部Python3に変えてしまえばいいのにと思ってるんですが、
Ubuntu 16.04 LTSでもまだPython2が標準という現実。
とりあえず両方インストールしておけばOK