Python環境構築

概要

これからご案内する手順を行うと、Python開発が行える環境を簡単に作成できます。

ここでは以下のツールやPythonライブラリをインストールしていきます。

      ・Anaconda ：Python用パッケージ管理ツール
      ・Jupyter Notebook ：Pythonプログラムの作成から実行、実行結果の管理等を行うツール
      ▼「AI系講座」を受講される方
      ・TensorFlow ：Googleが開発した深層学習（ディープラーニング）用フレームワーク
      ・Keras ：TensorFlowをより簡単に扱えるライブラリ
      ・Flask ：Pythonで軽量なWebアプリケーションを作成するためのフレームワーク
      ・icrawler ：Google画像検索などから画像をダウンロードするツール
      ・Pillow ：Python用画像処理ライブラリ
      ・Scikit-learn ：初心者でも簡単に色々な機械学習モデルを扱えるライブラリ
      ・seaborn ：Python用グラフ描画ライブラリ
      ・PyTorch ：Facebookが開発を主導した深層学習（ディープラーニング）用フレームワーク
      ・Spyder ：統合開発環境（IDE）
      ▼法人研修（50日コース）を受講される方
      ・xampp ：SQLの単元を学ぶ際に使うデータベースへのアクセスツール
      ・Django ：MTVアーキテクチャーでWebアプリケーションを作成するフレームワーク
      ・Spyder ：統合開発環境（IDE）

目次

  • 1.Python開発環境構築 (Anaconda)
    • Step1. Anacondaのダウンロード
    • Step2. Anacondaのインストール
  • 2.AI開発環境構築（「AI系講座」を受講される方）
    • Step1. Anaconda Navigatorの起動
    • Step2. AI開発用仮想環境の作成
    • Step3. TensorFlowのインストール
    • Step4. Protobufのバージョン変更
    • Step5. Kerasのインストール
    • Step6. Flaskのインストール
    • Step7. icrawlerのインストール
    • Step8. Pillowのインストール
    • Step9. Scikit-learnのインストール
    • Step10. seabornのインストール
    • Step11. PyTorchのインストール
    • Step12. インストールされたバージョンの確認
    • Step13. 仮想環境下に「Jupyter Notebook」と「Orange 3」と「Spyder」のインストール
  • 3.法人研修（40日以上のコース）を受講される方
    • Step1. xamppの取得
    • Step2. Anaconda Navigatorの起動
    • Step3. Django学習用仮想環境の作成
    • Step4. Djangoのインストール
    • Step5. 仮想環境下に「Spyder」のインストール