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) |
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