Anacondaをインストールする手順を解説(Mac版)【初めてのAIプログラミング】

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anacondaインストール

お悩み
Anacondaをインストールしたいけど、環境構築も含めて、どこかにやり方がまとまってないかなあ

 

Anacondaとは、データ分析や機械学習などでよく利用されるPython パッケージをPython本体も含めて一括でインストールするためのパッケージです。

Anacondaは面倒なセットアップ作業が効率よく行えるため、Python 開発者の間で広く利用されています。

Anacondaは、AIプログラミングを実践するなら欠かせないツールです。

プログラミング初心者(Macユーザー)を対象に、Anacondaインストールの手順を環境設定からまとめていきたいと思います。

1.Anacondaインストールまでの下準備(環境構築)

いきなりAnacondaを導入するケースもありますが、Anacondaを自分のPCに受け入れるための環境構築をしておきましょう。

初学者であればなおさら事前の下準備をしたほうが無難です。

というのも、機械学習をすすめていくうちに、Anacondaの他にもさまざまなプログラミングツールをインストールすることになるからです

ツール同士がバージョン更新の際にエラーを起こしたりケンカしないよう、

インストールの前に整理しておくイメージを持ってもらえればと思います。

homebrewインストール(パッケージ管理)

homebrewのインストールは簡単です。

まずはターミナルでこちらのコマンドで、Xcodeをインストールします。

xcode-select --install

※黒背景のコード(コマンド)はすべてターミナルで行っています。

Xcodeとは、Apple社がリリースしている開発者向けツールです。

その後、Homebrewのインストールに移ります。

Homebrewのコマンドは以下です。

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

ちなみに、最新のコマンドはこちらのサイト(https://brew.sh)で確認できます。

Homebrewのインストールは以下でバージョン確認ができればOKです。

brew --version

もしくは

brew doctor

こちらのコマンドを叩いて

$ brew doctor
Your system is ready to brew.

と表示されれば無事インストール完了です。

pyenvをインストール

Homebrewのインストールができたら、pyenvのインストールに移りましょう。

こちらのコマンドでbrewの管理下にpyenvをインストールすることができます。

brew install pyenv

次はpyenvのコマンドを実行できるようにbash_profileという既存のファイルに設定を上書きします。

 echo 'export PYENV_ROOT="${HOME}/.pyenv"' >> ~/.bash_profile
 echo 'export PATH="${PYENV_ROOT}/bin:$PATH"' >> ~/.bash_profile
 echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bash_profile
 exec $SHELL -l

echo(エコー)は、ターミナルからファイルに書き込みができる便利なコマンドです。 

書き込みが終わったら下のコマンドでターミナルを更新(再起動と同じ)しましょう。

source ~/.bash_profile

pyenvとterminal上に打ってバージョンが表示されればインストール完了です。

各パッケージ管理ソフトの役割まとめ

一通りの環境構築が終わったところで、インストールしたパッケージソフトのざっくりとした役割をまとめておきます。

Homebrewは、Mac全体のアプリケーションを管理します。(Rubyで書かれています。)

pyenvはPythonそのもののバージョンを切り替えられるようにするソフトウェアです。

現在、Pythonはバージョン2系と3系が混在して出回っています。

また、それぞれのパッケージのバージョンで対応しているPythonが違います。

こうしたパッケージごとに適したバージョンを管理する内に発生するエラーを防ぐというのが、pyenvのざっくりしたメリットです。

他にも、初心者でもよく使うものにpipというPythonパッケージがあります。

pipは元々Pythonに組み込まれているので、別途インストールの必要はありません。

pipとAnacondaは並列関係にあり、競合することがあるので注意しましょう。

※エンジニアによってはpipとAnacondaは別環境で管理すべきとの意見もあります。だいたいのケースは併存させて使用しているようです。

2.Anacondaのインストール

いよいよAnacondaのインストールです。

Anacondaは機械学習ライブラリのパッケージで、これらのライブラリをまとめてインストールできます。

  • pandas
  • numpy
  • jupyter notebook

先程インストールしたpyenvの管理下にAnacondaをインストールします。

pyenv install anaconda3-4.2.0

インストール中に同意が求められたら、yesでお願いします。

インストール先が求められたら、下のような感じでインストール先を入力してください。

/Users/「自分のユーザー名」/.pyenv/versions/anaconda3-4.2.0

以上でインストールは終了です。

無事インストールできたかどうかは下のコマンドを叩いて確認ができます。

conda list

Anacondaのバージョンなどが確認できたらOKです。

_license                  1.1                      py35_1
_nb_ext_conf              0.3.0                    py35_0
alabaster                 0.7.9                    py35_0
anaconda                  4.2.0               np111py35_0
・・・

Anacondaのありがたさを享受するには、

下のようにターミナルでjupyter notebookと打ち込めばOKです。

jupyter notebook

jupyter notebook

ブラウザ上でJupyter notebookを呼び出すことができます。

3.Anaconda関連の書籍/記事を紹介

最後に今回参考にした記事と書籍をご紹介します。

qiita記事:「MacにHomebrewを導入する方法」

https://qiita.com/balius_1064/items/ac7dff5ef10eaf69996f

序盤でご紹介したHomebrewのインストール方法についてシンプルにまとめられています。

Anaconda公式ドキュメント

https://docs.anaconda.com/anaconda/install/

Anacondaの公式ドキュメントです。

今回のAnacondaインストールに限らず、何かネットで調べ物をしたいときは

極力公式ドキュメントを参照することをおすすめします。

『ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』

先程も言いましたが、ネットの情報は玉石混交です。

特に正しい初心者のうちは書籍を参照するようにしたほうが誤った情報を仕入れたり、知識体系が穴だらけになるリスクを回避できます。

特にオライリーは現役エンジニアからの信頼性も高いのでおすすめです。

「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」斎藤康毅オライリージャパン(2016)

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