Anacondaを使う
Anaconda はデータサイエンス向けの環境を提供するプラットフォームです。科学技術計算などを中心とした、多くのモジュールやツールのコンパイル済みバイナリファイルを提供しており、簡単にPythonを利用する環境を構築できます。
https://www.python.jp/install/anaconda/index.html
Anaconda Promptで「conda init」をして、プロンプト画面を再起動。
これでwinのコマンドプロンプトなどでcondaの命令を使うことができるようになる。
コマンドプロンプトなどで「conda info」と入力してバージョンの情報などが表示されたらこの設定はできている。
上記設定を行うと、PowerShellを起動した時にエラーが表示されるようになる。
Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser -Force
これをPowerShellで一度実行するとエラーは表示されなくなる。内容はいったん置いておきます。
condaはAnaconda内の仮想環境を管理する。
conda activate
これを実行することで、仮想環境が有効になる（Pythonが使えるようになる）
実行すると行の頭に(base)と表示される。これがconda環境が有効になっているという印。
condaでは複数のPythonを切り替えることができる。(base)というのはデフォルトの環境が立ち上がっているということ。
conda環境を起動している状態（行頭に(base)が表示されている状態）でpythonと入力するとpythonが起動する。
conda環境の中にはrubyやcurlのコマンドも用意されている。
おそらくcondaという仮想環境が仮想的に動かして見せているものなので、本物のrubyとかcurlを使いたい場合はcondaを停止させておくように注意が必要。
pythonの終了はCtrl+Z
別のバージョンのpythonを入れる
conda create -n tf python=3.6
これはtfという名前で、python3.6環境を作っている。
起動するときはcondaコマンドで
conda activate tf
環境一覧を確認する時
conda info -e
仮想環境に導入されているパッケージを確認する
conda list
condaはパッケージ管理もできる。
conda install パッケージ名
パッケージ名がわかっている場合はこのようにパッケージをインストールすることができるし、検索もできる。
conda search パッケージ名の一部など
condaを終了させる場合
conda deactivate
注意点
パッケージ管理ツールとしてpipも同じような機能があるけれど、pipよりもまずはcondaでパッケージを探すように。
tensorFlow-gpuはpipでは見つかったけどcondaでは見つからなかった。
