Anaconda

Deep Learning のための python 環境

Deep Learning のプログラムを動かすのに必要な python 環境を作る。

1. Anaconda で python 3.X の環境がインストールされているものとする。(X ≥ 7)
2. condaを起動して、condaが生成したウィンドウの中で以下の作業を行う。
3. conda で新しい python 環境を作成する。 ここではpython環境の名前は deep とする。 現時点では tensorflow は python 3.6 か 3.5 でしか動かないので 3.6 を使うこと。

    (base) C:\Users\nitta>  conda create -n deep python=3.6 jupyter 

4. 作成したpython 環境に切り換える

    (deep) C:\Users\nitta>  conda activate deep  

5. tensorflowをインストールする。

    (deep) C:\Users\nitta>  pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow  

6. tensorflowのインストール中に pip のバージョンを上げろ、というメッセージが出ることがある。 その場合は、指示にしたがって pip をupdateする。
7. kerasのインストール

    (deep) C:\Users\nitta>  pip install keras  

8. よく使うモジュールのインストール

    (deep) C:\Users\nitta>   pip install scipy scikit-learn pillow h5py matplotlib pandas  

9. OpenCVのインストール

    (deep) C:\Users\nitta>  conda install opencv  

10. 自然言語関係のモジュールのインストール

    (deep) C:\Users\nitta>  pip install nltk  

11. 自然言語(word2vec)関係のモジュールのインストール

    (deep) C:\Users\nitta>  pip install gensim