[ML] ML-for-beginner での セットアップ(macOS)

ML-For-Beginners を進めていくための環境セットアップメモ macOS 向け

環境&対象

以下の環境で動作確認を行なっています。

  • macOS Monterery beta 5
  • Xcode 13 beta5
  • iOS 15 beta

ML-For-Beginners

MachineLearning 学習者向けに、2021年6月に公開された資料です。

24 + 1 の Lesson から構成されていて、Machine Learning とは何かから始まって、実習まで含まれています。

12週間で終わる想定のようです。

YouTube 等の動画を見ている分には問題ないのですが、実際になにかを動かそうとすると環境セットアップが必要となります。

ハマりそうな気がするので、自分の環境セットアップをメモしておきます。

環境セットアップ ステップ

  • venv を使った Python セットアップ
  • scikit-learn インストール
  • Visual Studio Code インストール
  • Jupyter Notebook インストール
  • Jupyter Notebook の確認

venv を使った Python セットアップ

macOS では、デフォルトで Python2.7 がインストールされていてバージョンの管理が煩雑です。

venv を使って、特定バージョンの環境を構築して、そこで作業するようにします。

なお、すでに Python3 は入っていたので、Python3 がインストールされている前提で、Virtual environment を作る手順を説明してます。

環境設定


% python3 -m venv env名

使用 開始時・終了時

開始時は、以下。


% source env名/bin/activate
(env名) %

終了時は、以下。


(env名) % deactivate
% 

pip 等で、追加パッケージを入れるときには、source してから、実行することで該当環境にインストールできるようになります。

Visual Studio Code インストール

自分の環境ではすでにインストール済みだったのでスキップ

scikit-learn インストール

vent 環境で、scikit-learn をインストールするには、以下のようにしてインストールします。


% source env名/bin/activate
(env名) % pip install -U scikit-learn

# M1-Mac では、特別な手順が必要のようです。

MEMO
pandas モジュールも使うことになるので、この時点でインストールしてしまった方が楽です。

Jupyter Notebook インストール

インストールは scikit-learn と同様です。


% source env名/bin/activate
(env名) % pip install jupyter

Jupyter Notebook の確認

Exercise で notebook.ipynb を見つけるときに、"this folder" って何?ってなります。

正解は、GitHub で公開されている "ML-For-Beginners/2-Regression/1-Tools" が "this folder" です。ここに、notebook.ipynb があります。

venv のフォルダを Visual Codeで開く

いきなり Jupyter Notebook ファイルを開くのではなく、先ほど作成した venv のディレクトリを Visual Code で開きます。
(trust するか聞かれますが、trust すると答えました)

Jupyter Notebook は、venv のディレクトリにコピーしておいてください。

そうすると、Visual Code 中の EXPLORER 中に、notebook.ipynb を見つけることができますのでクリックして開きます。

画面上部にある "+ Code" をクリックして、適当な Python 命令(例では print("'hello notebook'")) を入力して、再生ボタンを押下すると、コマンドが実行され、その結果として、'hello notebook' がすぐ下に表示されます。

上記が確認できれば、Python + Visual Code + Jupyter Notebook の動作確認ができたことになります。

以下は、venv ディレクトリ 直下に notebook.ipynb をコピーして、print("'hello notebook'") を実行した様子です。

notebook.ipynb
notebook.ipynb

まとめ:ML-for-beginner での セットアップ(macOS)

ML-for-beginner での セットアップ(macOS)
  • venv を使って、Python 環境を作るのが便利(っぽい)
  • Visual Code で venv フォルダを指定すると、良きに計らってくれる(っぽい)

説明は以上です。
不明な点やおかしな点ありましたら、こちらまで。

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