##背景
Pythonで機械学習の勉強を始めるにあたって環境構築の手順をメモの代わりに記事にすることにした。インストールしたソフトウェアは以下の５つである。また、私がMacを使っているのでmacOSを想定して記載する。
##インストールするソフトウェア
- Anaconda（Pythonの実行環境）
- OpenCV（画像・動画処理のライブラリ）
- MeCab（日本語形態素解析のライブラリ）
- Gensim(自然言語処理のライブラリ)
- TensorFlow/Keras（ディープラーニングのライブラリ）
##Homebrewの導入
macOS用のパッケージマネージャーの「Homebrew」を利用して各ソフトウェアをインストールを行う。元々インストールしてあれば飛ばして構わない。以下をターミナルに貼って実行する。（参考： https://brew.sh/index_ja）
$ /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install.sh)"
##Anacondaのインストール
はじめにpyenvをインストールする。以下のコマンドを順番にターミナルに打つ。
$ brew update
$ brew install pyenv
$ brew install pyenv-virtualenv
続いて、pyenvをシステムに登録する。
$ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bash_profile
$ source ~/.bash_profile
続いて、Anacondaをインストールする。私はAnaconda3-5.0.0をインストールしたが、バージョンは任意で変更可能である。また、インストールしたらシステムで有効にしておく。
$ pyenv install Anaconda3-5.0.0
$ pyenv global Anaconda3-5.0.0
##OpenCVのインストール
次にOpenCVのインストールをする。以下のコマンドを実行する。
$ pip install opencv-python
##MeCabのインストール
次にMeCabのインストールをする。以下のコマンドを実行する。
$ brew install mecab
$ brew install mecab-ipadic
$ brew install mecab-python3
##TensorFlowとKerasのインストール
最後にTensorFlowとKerasのインストールを行う。以下のコマンドを実行する。KerasはTensorFlowにも同梱されているが、利便性向上のために個別でもインストールを行っておく。
$ pip install --upgrade tensorflow==1.5.0
$ pip install --upgrade keras==2.1.4
##まとめ
以上のインストールがすべて終わるとPythonにおける機械学習で使う基本的なライブラリが揃う。これからPythonを使って機械学習をやってみたい方はぜひ参考にしてみてください。
また、私自身初めての記事なのでわかりにくい場所があると思いますがご了承ください。
##参考文献
PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリの作り方 出版：ソシム株式会社
著者：クジラ飛行机、杉山陽一、遠藤俊輔