Windowsで機械学習環境構築時に知っておくとはかどるポイント(自分用メモ)
- 作者: Guido van Rossum,鴨澤眞夫
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2016/03/24
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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実行環境はanacondaが楽(CUIはanaconda promptを使う。anaconda promptのコマンドはwindowsコマンドなのでUNIXの"ls"が"dir"になるなどの多少変更がある。UNIXコマンドよく使うのであれば、すぐ慣れる。)
仮想環境もanacondaが楽(自分はとりあえずvirtualenv+pyenvをこの度やめた)
- bash on Ubuntu on Windowsを導入(要検証これが入ることでgit とかも入るの??インストール時に解説みたいのでgit とか使えるよってあったので・・・細かなことなので検証しないまま使います。)
git は anaconda promptからいつも通り使える(bash on Ubuntu on Windowsから MacOSと同じように使える)
導入順番は以下 1:NIVIDIAgtx1080導入→2:Anaconda導入完了→3:CUDA、cuDNNなどGPUコンピューティング環境整備完了(ここまでは、次の記事に詳細書きました 機械学習環境構築 Win10 GPUgtx1080設定メモのまとめページ(全3回) - まわ )→ 4:gitなどつかえるようにする(このときにbash on ubuntu on windowsとかいるのかは不明。でも後々入れとくと便利だと思うから入れとく 参考用 Bash on Ubuntu on Windows を古めのWindowsノートに導入したときのメモ - まわ )
windowsコマンドとUNIXコマンドの比較表があると便利 こういうもの とりあえず$pwd,$ls=>dirと$cd=>cdで同じように使えるということは覚えておくと便利
参考記事 qiita.com
- jupyter notebookでpipに入っているはずのモジュールがエラーになっているときは、anacondaにjupyterが入っていなくてrootでデフォルトのものが呼び出されている状態になり自前のpipのインストールしたリストは使われないので、anaconda に jupyterを入れるとよい