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【Mac】機械学習の環境構築

こんにちは、ともろう(@tomorrowSLog)です。
Macで機械学習の環境構築を行なったのでその流れを書いて行きます。
環境はmacOS Sierra 10.12.6です。

手順
  1. Homebrewのインストール
  2. pyenvのインストール
  3. Anacondaのインストール
  4. jupyter notebookのインストール
  5. Tensorflowのインストール
  6. Kerasのインストール

【環境構築なし!】Google Colabを使ってGPUを動かす第一歩 クラウドで機械学習をやれば面倒な環境構築が不要になります。

Homebrewのインストール

Homebrewは、フリーでオープンソースのソフトウェアパッケージ管理システムであり、Appleの macOSオペレーティングシステムにソフトウェアを簡単にインストールできます。Wikipediaより。

ターミナル

Homebrewへ

pyenvのインストール

pyenvはPythonの単純なバージョン管理ツールです。pyenv wiki githubより。

ターミナル

pyenvへ

Anacondaのインストール

Anacondaは、パッケージ管理とデプロイメントを簡素化することを目的とした、データサイエンスとマシンラーニングアプリケーション(大規模データ処理、予測分析、科学計算)のためのPythonとRのプログラミング言語のフリーでオープンソースのディストリビューションです。Wikipediaより。

ターミナル

Anacondaへ

jupyter notebookのインストール

web上での計算、実行、可視化ツール。使いやすくて好き。

ターミナル

jupyterへ

Tensorflowのインストール

TensorFlowは、一連のタスクにわたるデータフロープログラミングのためのオープンソースの ソフトウェアライブラリです。シンボリック数学ライブラリであり、ニューラルネットワークなどの機械学習アプリケーションにも使用されています。Wikipediaより。

ターミナル

tensorflowへ

Kerasのインストール

KerasはPythonで書かれたオープンソースの ニューラルネットワークライブラリです。Wikipediaより。

ターミナル

kerasへ

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