VirtualBoxのインストール
以下のURLから利用している環境のインストーラーをダウンロードし、インストールする。
https://www.virtualbox.org
また「Oracle VM VirtualBox Extension Pack」もダウンロードし、VirtualBoxインストール後に実行してインストールする。
Ubuntuの仮想マシンを作成
以下のURLから仮想ハードディスクイメージをダウンロードし、Zipファイルを展開する。
https://www.ubuntulinux.jp/download/ja-remix-vhd
VirtualBoxを起動し、「新規(N)」にて新規仮想マシンの作成を行う。※上記URL参照。
仮想マシン名を設定すると、ホームディレクトリに以下のフォルダが作成されるので、仮想ハードディスクイメージを対象のフォルダに保存する。
[例] 仮想マシン名を「Ubuntu」とした場合
[ホームディレクトリ]¥VirtualBox VMs¥Ubuntu¥
~/VirtualBox VMs/Ubuntu/
ちなみに、僕はメインメモリーを4GBに設定しました。
設定後、仮想マシンを起動し初期設定を行う。
SSH接続の設定
もし、仮想マシンを直接操作するのではなく、SSH接続で操作するのであれば以下の手順を実行する。
初期設定が終わり、デスクトップが表示されたら仮想マシンにSSHで接続できるように以下のコマンドを実行する。
$ sudo apt-get install openssh-server
実行後、仮想マシンをシャットダウンし、VirtualBoxのネットワーク設定を「NAT」から「ブリッジアダプター」に変更する。
これにより、仮想マシンのIPアドレスに対してSSH接続が可能となります。
$ ssh [ユーザー名]@[IPアドレス]
pyenvによるpython3環境の構築
以下のサイトを参考に実施する。
http://qiita.com/akito1986/items/be5dcd1a502aaf22010b
必要なパッケージのインストール
pyenvのインストールに必要なパッケージをインストールする。
$ sudo apt-get install git gcc make openssl libssl-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev
pyenvのインストール
以下のコマンドを実行する。
$ cd /usr/local/
$ sudo git clone git://github.com/yyuu/pyenv.git ./pyenv
$ sudo mkdir -p ./pyenv/versions ./pyenv/shims
$ cd /usr/local/pyenv/plugins/
$ sudo git clone git://github.com/yyuu/pyenv-virtualenv.git
PATHの設定ファイルを作成する。
$ echo 'export PYENV_ROOT="/usr/local/pyenv"' | sudo tee -a /etc/profile.d/pyenv.sh
$ echo 'export PATH="${PYENV_ROOT}/shims:${PYENV_ROOT}/bin:${PATH}"' | sudo tee -a /etc/profile.d/pyenv.sh
$ source /etc/profile.d/pyenv.sh
動作確認。
$ pyenv --version
sudo用のPATH設定
$ sudo visudo
以下のとおり編集する。
# 変更
Defaults secure_path="/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin"
↓
# Defaults secure_path="/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin"
# 追加
Defaults env_keep += "PATH"
Defaults env_keep += "PYENV_ROOT"
python3のインストール(実施不要)
以下のコマンドを実行する
$ sudo pyenv install -v 3.5.1
インストール後の確認。
$ pyenv versions
* system (set by /usr/local/pyenv/version)
3.5.1
デフォルトのバージョンを変更する。
$ sudo pyenv global 3.5.1
変更結果の確認。
$ pyenv versions
system
* 3.5.1 (set by /usr/local/pyenv/version)
$ python --version
Python 3.5.1
なお、3.5.1は2016/4/12現在の最新版です。
Minicondaのインストール
以下のサイトを参考に実施する。
http://qiita.com/icoxfog417/items/950b8af9100b64c0d8f9
以下のコマンドを実行する。
$ sudo pyenv install miniconda3-3.19.0
$ sudo pyenv global miniconda3-3.19.0
実行結果の確認。
$ pyenv versions
system
3.5.1 (set by /usr/local/pyenv/version)
* miniconda3-3.19.0 (set by /usr/local/pyenv/version)
$ python --version
Python 3.5.1 :: Continuum Analytics, Inc.
機械学習用の仮想環境構築
以下のコマンドを実行する。
$ conda create -n ml_env numpy scipy scikit-learn matplotlib cython ipython python-notebook
$ source ./.conda/envs/ml_env/bin/activate ml_env
(ml_env)$
動作確認
公式サイトのチュートリアルを参照。
http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html
サンプルデータセットを読み込み、表示する。
$ python
>>> from sklearn import datasets
>>> iris = datasets.load_iris()
>>> digits = datasets.load_digits()
>>> print(digits.data)
[[ 0. 0. 5. ..., 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. ..., 10. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. ..., 16. 9. 0.]
...,
[ 0. 0. 1. ..., 6. 0. 0.]
[ 0. 0. 2. ..., 12. 0. 0.]
[ 0. 0. 10. ..., 12. 1. 0.]]
上記のとおり出力されればO.K.!
問題は、これからどうするのか...(汗)