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
      ▼「Pythonで作るディープラーニングAI基礎」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
      ・google-images-download :Google画像検索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(「Pythonで作るディープラーニングAI基礎」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. Kerasのインストール
    • Step5. Flaskのインストール
    • Step6. google-images-downloadのインストール
    • Step7. Pillowのインストール
    • Step8. Scikit-learnのインストール
    • Step9. seabornのインストール
    • Step10. PyTorchのインストール
    • Step11. インストールされたバージョンの確認
    • Step12. 仮想環境下にJupyter NotebookとSpyderのインストール