DEVGRU

プログラミングとbitcoinのシステムトレードについて書きます

機械学習環境をAnaconda使わずに作ってみる(Ubuntu 16.04)

前記事で書いたとおり、Anaconda でバシッと色んな物が入って嬉しいんですが、一方でAnacondaを使わずにそれをするにはどの程度の労力がかかるのか、試してみたいと思います。

team-6.hatenablog.jp

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事前設定

  • OS は Ubuntu 16.04 64bit
  • build-essential,gitは導入済み。
  • scikit-lean, Pandas, tensorflow, matplotlib, Jupyter Notebook を使えるようにする。

インストール

TensorFlow, Jupyter Notebook 以外

sudo apt install python3.5 python3-pip python3-sklearn python3-matplotlib python3-pandas

TensorFlow

Installing TensorFlow on Ubuntu  |  TensorFlow の通りに進めます。

sudo apt-get install python3-pip python3-dev python3-virtualenv
virtualenv --system-site-packages -p python3 my-tensorflow
source my-tensorflow/bin/activate
easy_install -U pip
pip3 install --upgrade tensorflow 

MUSTなのはapt-getpip3ですね。

補足

AnacondaもTensorFlowはデフォルトで入ってなくて、conda install tensorflowが必要でした。 なので、TensorFlowに関してはAnaconda と手間はそんなに変わらないかも。

Jupyter Notebook

以下の通りに進めます。

jupyter.org

pip3 install --upgrade pip
pip3 install jupyter

こっちもMUSTは2行目だけですね。

問題?

私がUbuntu 16.04を使ってしまっているせいで、Pythonのバージョンがちょっと古い(3.5)です。 OSアップデートするか、pyenv等のインストーラで3.6.2を入れればいいのですが、 後者は.debパッケージが使えなくなりmatplotlibのリビルドが必要になりそうです(試していない、実はいける? 誰かおしえて)。

Installing — Matplotlib 2.0.2 documentation

また、aptから入れたパッケージのバージョンがちょっと古い(scikit-learnが0.17)です。 これはpipから入れれば問題ないのか…

感想

何も考えずに一発でいろいろ入るAnacondaはやっぱり便利(別記事で書いたトレードオフがあるにせよ)。 怠惰バンザイ。

一方で、試したインストール方法も最適化の余地はあるので、 インストーラみたいなの作っておきたい気もする。


退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング

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