Debian 9.3 Stretchでディープラーニングおよびマイニングを行うNvidia-Dockerの導入前にAnacondaを用いたPython環境の導入を行っておきます。

対象環境はGeforce 1070を搭載した自作Linuxマシン(Debian Stretch 9.3.0)となります。

基本的にWindows環境同様Anacondaを使って進めますが、直接anadondaをインストールすると、依存パッケージの問題がありそうです。そのためpyenvを経由してインストールしていきます。

前回の続きです。

pyenvのインストール

次のコマンドでpyenvのインストールを行います。

$ git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv
$ vim ~/.bashrc

.bashrcに次の4行を追加します

# for pyenv
export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"

そして$ source ~/.bashrcで設定を反映させます。

anacondaのインストール

Python3系を使います。現在のAnacondaの最新版は5.0.1でPython3.6系となっています。

まずはpyenvでanacondaのバージョンを確認します。

$ pyenv install -l | grep anaconda

ここで3-5.0.1が確認できました。このバージョンのインストールを行い、 AnacondaのPythonをメインのPythonとします。

$ pyenv install anaconda3-5.0.1
$ pyenv rehash
$ pyenv global anaconda3-5.0.1
$ python --version
Python 3.6.3 :: Anaconda, Inc.

さらにPathの登録を行います。

$ echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/versions/anaconda3-5.0.1/bin/:$PATH"' >> ~/.bashrc
$ source ~/.bashrc
$ conda update conda

Anacondaのコマンド簡易まとめ

環境の作成・入室・退室は次のコマンドで行えます。

$ conda create -n py3 python=3.5 numpy scipy pandas jupyter numba matplotlib
$ source activate py3
$ source deactivate

パッケージは基本的にconda installで行います。見つからないものはpip installでもOKです。

参考

次のページを参考にしました。

今後

次回はNvidia-Dockerを導入するためにDockerのインストールを行います。