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Deep Learning を学ぶために Python をセットアップ [Deep Learning]

仕事で Deep Learning が必要になり、慌てて勉強をはじめています。同僚から勧められた教材を読み始めました。


DSC04516.JPG


教材では Python を使うため、早速PCにインストールしました。(Raspberry Pi では最近なじみになっている Python ですが、PCにはインストールされてませんでした。^^;) 教材では Python3 を使っているので、Python 3.6.1 をダウンロードしました。


python_download.png
https://www.python.org/downloads/


インストーラーでインストールするのは簡単です。ただ、コマンドラインから使えるようにするには、プログラムのパスを設定する必要があります。いつも設定に右往左往するので、備忘録を兼ねて手順を書いておきました。


(1)コントロールパネルを開いて、”システムとセキュリティ”を選択します。

System_and_Security.png


(3)システムを選択します。

System.png


(4)システムの詳細設定を選択します。

System_detail.png


(5)システムプロパティの環境変数を選択。

System_detail_window.png


(6)ユーザー環境変数の"Path"に追加したいディレクトリパスを追加します。

System_path.png


Python3 がインストールされているディレクトリは少し分かり難いところにあります。パスに以下の二つのディレクトリを追加しておけばコマンドラインからも Python を利用できます。


%USERPROFILE%\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32
%USERPROFILE%\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\Scripts


次に教材で使うライブラリをインストールします。NumPy という数学用ライブラリと、関数描画用ライブラリ PyPlot をインストールします。


C:\User\Taro>pip install numpy
C:\User\Taro>pip install matplotlib
 


簡単な Python プログラムを作って動作確認をします。

import numpy
import matplotlib.pyplot as pyplot

x = numpy.arange(0, 10, 0.1)
y1 = numpy.sin(x)
y2 = numpy.cos(x)
pyplot.plot(x, y1, label="sin")
pyplot.plot(x, y2, linestyle = "--", label="cos")
pyplot.xlabel("x")
pyplot.ylabel("y")
pyplot.title('sin and cos')
pyplot.legend()
pyplot.show()


コマンドラインから実行してみます。

C:\User\Taro>python sample.py


すると綺麗な正弦関数のグラフが表示されました。


System_detail_path.png


Deep Learning では画像を扱うことが多いので、PyPlot を使った画像表示用のサンプルプログラムもありました。


import matplotlib.pyplot as pyplot
from matplotlib.image import imread

img = imread('eyebrow_look.png')
plt.imshow(img)
plt.show()



画像が表示されました。簡単ですねー。


pyplt_img.png


NumPy や PyPlot の使い方は、教材に詳しく記述されているので、必要な方は参照してください。特に NumPy は行列演算が簡単にできるので、Deep Learning に限らず数値計算には便利なライブラリです。

さて、これで準備ができました。いよいよ Deep Learning を勉強するかー。
σ(´ω`)





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ktm

前に買った In Easy Steps から出ている Raspberry Pi 3 の本でもプログラミングは Python で解説されていました。
ゲームも、Window アプリも、GPIO 制御も、ぜーんぶ Python です。
有名な日本語の解説書は shell スクリプトと Python の混在でした。
でも、内容の深さでは In Easy Steps の方が良い感じです。
Python も Java や Perl の様に必要に応じてなじんでいくしかないと思っています。
私はリタイヤ組で趣味の事でしかプログラミングはしませんけど、IT エンジニアの方は大変ですよね。
by ktm (2017-06-18 12:07) 

ys_oota

ktmさん、書籍のご紹介ありがとうございます。なかなか面白そうな本ですね。しかも安い。Python の便利さは徐々に分かってきましたが、何故Python?という気持ちは拭えず。ソフトの世界は同じことを違う形で実現する手段が出てきて終わりがない感じです。言葉と同じで時代とともに変化するものなのでしょうか。と、愚痴を言っても仕方ないので、必要なことは慣れて覚えていきます。
(´・ω・`)
by ys_oota (2017-06-18 23:05) 

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