Pythonローカル開発環境構築テンプレート【Flask/Django/Jupyter with Docker + VSCode】 - Qiita
概要 ローカル環境を構築することには、それなりのコストを伴います。もちろんここで多少苦労したほうがよいという意見はすごく分かります。が、それで気持ちが削がれてしまうのももったいないと思う次第です。 そこで、Flask/Django/JupyterNotebook向けの Python開発環境構築を3コマンドで完了 させられるようなテンプレートを作成しました。(cdを除く) 前提条件 MacOSであること gitおよびmakeコマンドが有効であること(デフォルトで有効なはず) ※condaがインストールされている場合は、pipとのバッティングが発生し中途で失敗する可能性があります。 ローカル構築イメージ Dockerコンテナ上でアプリを動かすことになります。よく分かっていなくても、Dockerコンテナを使って開発していると言うことができます。 bind mountによってホストPCからコンテナ
Docker入門して機械学習環境構築 - karaage. [からあげ]
最新版にアップデートしました。 古くなっていたところなど多数あったので、アップデートして所属のテックブログとして投稿しました。よろしければこちらをまずは参照ください。 このページは、残しておきます。 機械学習の環境構築のために今更ながらDocker入門 最初に、この記事の対象者は、私のように趣味で機械学習しているエンジョイ勢や学生さん、初心者が対象です。インフラなど本職での運用などは全く想定しておりませんので、ご承知おき下さい。詳しい方は色々教えていただけると嬉しいです、それか生暖かく見守っておいて下さい。 というわけで、今更ながら機械学習の仮想環境としてDockerがとても優秀であることに気づいたので、Dockerに入門してみました。Dockerは何か？という基礎的な解説は、以下のさくらインターネットさんの記事が非常に分かりやすかったので、以下参照下さい。 仮想環境に関しては、Virtu
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機械学習を勉強するときはDockerを使うと便利 - あさのひとりごと
いまお仕事の関係で、機械学習の教科書的な書籍を読んだりオンライン講座を受講したりしながらサンプルやチュートリアルを動かして勉強しています。 機械学習を勉強するときは、Pythonの環境を構築し、JupyterNotebookを使って、実際に手と頭を動かしながら行うのが効率的です。が、アルゴリズムの理論そのものの理解がすでにしんどい上、過学習対策のための正則化、汎化性能の評価、クロスバリデーション、不均衡データや少ないデータはどうすればいいか、などなどいちいち難しいことを数多く勉強しなければなりません。 その上、、、、機械学習での学習は、1度やれば終わり！ではなく、パラメータチューニングしたり、データを増やしたり加工したりしながら、繰り返しなんども行う必要があります。一見ビジネス寄り＆アカデミックな雰囲気を醸し出していますが、実際のところは、非常に泥臭い作業のオンパレードです。 が、、、、、
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