みなさん機械学習系の環境構築はどうやってますか? 僕は最近は Docker を使った管理を行っています。 特に師匠も居なかったので、ぐぐったり人のイメージを見たり手探りで docker をつかいつかいしている中で、最初からやっとけばよかったなーということがいくつかあるのでメモとして残しておきます。 大きく2つです。 キャッシュは消す テストを書く キャッシュは消す ライブラリをいろいろと install すると大抵の場合ダウンロードしたファイルを保存されている場合が多いです。何かのタイミングで再びそのライブラリをインストールする際にはダウンロードしたファイルを使って、素早くインストールすることができます (この仕組みがキャッシュです)。 キャッシュがあると容量が重くなるという欠点があります。重たいイメージは pull に単に時間がかかりますから、システムとしてデプロイする時にトラフィックが
Python やそのパッケージをインストールする方法はいくつかありますが、ここでは Anaconda を使ってインストールする方法を紹介します。 私の周りでは Anaconda で環境構築をすることと Python コミュニティ標準の方法をとることの是非についての議論をよく見かけます。自分の目的にあったものを選択すれば良いと思いますが、初心者にとってどちらが目的に叶うものかを判断するのは難しいことかもしれません。 以下にディストリビューターとして Anaconda (Continuum Analytics 社) が提供している価値について私見をまとめました。 Anaconda は Environment Isolation Tool (環境分離ツール) ではない 一方で Python コミュニティ公式のバイナリーディストリビューションを提供するツールである wheel も充実してきました。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? pyenvが必要かどうかフローチャート 私の周りでも pyenv に対して良い印象をもって語らない風潮はあってその理由がよく分かりました。ここで @shibukawa が書いていることを私は正しいと思うし、pyenv というツールそのものを批判しているのではなく、目的や用途を理解せずに pyenv を勧めたり使ってしまったりしてしまう人への懸念があるというのは理解できました。 ちなみに私は普段 OS X と Linux (Ubuntu) を使っているのですが、Linux では pyenv を、OS X では MacPorts を使って複
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