Pythonでの機械学習の環境構築にAnacondaはいかがでしょうか - Qiita
主張 ほぼタイトルで完結しています。 Anacondaでは余計なパッケージが多すぎるという場合には、Minicondaで必要なパッケージだけをインストールすればいいと思います。 主張の理由 定期的に初心者向けにPythonの環境構築の記事が投稿されています。 そして、その多くで一緒にTensorflowかPytorchもインストールしていると思います。 環境構築で問題になるのがCUDAです。 CUDAのバージョンとTensorflowやPytorchのバージョンを正しく選んでインストールする必要があります。 これは、以下のような面倒くささがあると思います。 単純に対応するバージョンを調べてインストールするのが面倒くさい ついでにCuDNNのインストールも面倒くさい 迂闊にTensorflowやPytorchのバージョンを上げられない 複数のバージョンのTensorflowやPytorchを
今年の流行語大賞は「JPAP」（Jupyter / Python / Anaconda / Pyenv）〜 ゼロからはじめる Jupyter Notebook 〜 - akiyoko blog
この投稿は 「jupyter notebook Advent Calendar 2016 - Qiita」 の 6日目の記事です。 今年の流行語大賞が 「JPAP（Jupyter / Python / Anaconda / Pyenv） に決まりましたね！ あれ？ 違うの！？ といった冗談はさておき、ちょっとした統計解析をしようとしたときに、Jupyter Notebook（ジュピター ノートブック）＋ Pandas（パンダス）を試してみたら、すごくいい感じだったのでご紹介。 Jupyter Notebook はブラウザ上でデータ分析関連の Python コードを実行したり実行結果を保存したりすることができる非常に便利なツールなのですが、Jupyter Notebook の他にも Python, NumPy, Pandas, Matplotlib 等々の環境を準備しておく必要があります。そ
ゼロから始めるデータ分析のための環境構築 - Qiita
最近流行りの機械学習やディープラーニングを自分で試したい、またコンピュータビジョン・画像処理にも興味があるので、合わせて色々実験したいということで、自分だけの開発環境を構築したいと思います。 僕はPCでWindowsを使用しているのですが、Jupyter NotebookのTerminalが使用できかったり、TensorflowのWindowsバージョンが出てまだ日も浅かったり、また自分のPCにいろいろインストールするのが嫌なので、GMOクラウドALTUSで仮想サーバーを立てて、仮想サーバー上でデータ解析や画像処理できるようにしたいと思います。 ##実現すること 機械学習やディープラーニング、画像処理のためのツールをインストールする。インストールするものは以下の通り。 pyenv Anaconda（Python 2.Xと3.X） R Tensorflow Chainer OpenCV 3.
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素人の言語処理100本ノック:まとめ - Qiita
