【読書メモ】Deep Learningを学ぶ〜Python概要＆インストール編〜Part 1
最初に
本記事は以下の本から得た知見を自分用のメモも兼ねてまとめた記事となります。ただし本の内容をそのまま書き写ししているわけではなく、ある程度自身で調べたものや感想が混じっています。ご了承ください。
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
Pythonってなんだ
プログラム触ったことある人もない人も一度くらいは目にしたことがあると思われるメジャーなプログラミング言語ですね。Pythonは可読性が高く、データ処理速度の速さから科学の分野や、近年では機械学習の開発にもよく用いられています。初心者から熟練者までが幅広い用途でPythonを使っているため、求人も比較的多い印象です。
ディープラーニングのフレームワークも以下のものはPythonから用意できるインターフェースが提供されています。
- Caffe
- TensorFlow
- Chainer
- Theano
また、今回はディープラーニングの実装を進めるに当たって以下のライブラリを使用するようです。
- NumPy：Pythonでの多次元配列を扱う数値計算ライブラリ。統計や行列計算等の機能が豊富。
- Matplotlib：Pythonでグラフ描画する用の標準的なライブラリ。 結果の可視化だけでなく、画像ファイル作成や簡単なアニメーションも作成可能。
Pythonをインストールしてみる
Pythonには2系と3系が存在していますが、今回は3系で進めます。3系は後方互換がないため、3系のプログラムが2系の環境では動かないことがあります。なので2系しかインストールしていない場合は3系のPythonを扱う場合、3系を別途インストールが必要です。
今回はAnacondaと言うディストリビューション（必要なライブラリ等がまとめられているもの）をインストールします。Anacondaには上記に挙げたライブラリも含まれています。特別な理由がない限りはPython 3.7 版を選択しましょう。
Pythonのバージョンを表示させてみる
インストールが完了したら、ターミナル（Winならコマンドプロンプト）を開いてpython --versionを打ち込んでみましょう。Pythonのバージョンが表示されるはずです。pythonと打ち込むとPythonのインタプリタが起動されます。ちなみにインタプリタはコンパイラと異なり、一行ずつ読み込んでは翻訳してそのまま実行することができます。そのため、インタプリタは「対話モード」とも呼ばれています。試しに以下のようなコードを打ち込んでみてください。
>>> 5 * 5
以下のように出力されたと思います。
25
と言うわけで、今回はPythonを実際にインストールして試しに動かすところまで進めました。有難うございました。
