皆さん、機械学習、ディープラーニングやる時どの環境使ってますか？
僕は、JupyterNotebookを使う事が多かったですが、いつも困ってました。
バージョン問題
これ本当に困ります。サンプル調べるとpython2.7系でしか動かない奴、python3系でしか動かない奴。
これちゃんと調べて、違いを変更すればよいのですが、結構面倒でいつも困ってました。
せっかくバージョンをあわせて作業してても、ReactとかNodeの関係で、バージョン違うのをいれる必要が出てきたり、ライブラリもグチャグチャになる事がほとんどです。
Anacondaが解決してくれた
Anaconda！ これ使うとバージョン違いの環境から動かせたり、登録済みライブラリとかも管理できます。
environmentでpythonのバージョンを指定できて、それ毎にパッケージの管理が出来ます。
超便利です。
最近は、GoogleColaboratory
Anacondaを使ったのですが、色んなパッケージを入れたりしてると、それでもローカルが汚れてきます。
そんな時に使い始めたのが、GoogleColaboratoryです。
これは、環境利用時にパッケージを入れる感じになるので汚れません。
ただし、起動時に必要パッケージを入れないと駄目なので時間が掛かります。
googleドライブをマウントも出来るのでファイルからのデータ読み込み簡単です。
ファイル読み込みは、
fpath = "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/csv/"
dt = pd.read_csv(fpath+"hoge.csv")
と言った感じです。
ただ、DBからデータを取得しながらは、色々と成約が出て来くるので、そういう場合は、Anaconda利用もしてます。
最後に
同じ悩みをお持ちの機械学習エンジニアの皆さん、良い方法教えて下さい
これからも記事を書いていきますので、モチベーションアップのためフォロー、イイねお願いします。