Ubuntuで機械学習をしてみたいです・・・
Ubuntuに機械学習の開発環境を構築する手順を解説しよう。
✔️ 本記事のテーマ
Ubuntuで機械学習をするための方法
✔️ 読者さんへの前置きメッセージ
本記事は「Ubuntuで機械学習をするための方法」について書いています。
この記事を読むことで
「Ubuntu上のセットアップ方法や機械学習に必要なライブラリなど」
をイメージできるようになります。
機械学習はとても便利で強力な手法ですが、
その一方、機械学習を行うには、様々なライブラリやソフトウェアが必要になります。
また、その設定方法や準備は少し複雑です。
そこで、この記事では、Mac や Ubuntuでの必要な設定手順について解説しています。
それでは、解説していきましょう。
なお、機会学習でできることや機械学習を用いたサンプルコードについては
などの記事で解説しています。
よければこちらの記事も併せて、参考にしてみて下さい。
OSパッケージをインストールする
Ubuntuで機械学習を行うために必要となるOSパッケージをインストールしていきましょう。
以下のパッケージをインストールします。
- CUDA
- cuDNN
作業を詳しく解説いきましょう。
CUDAのインストール
CUDA（Compute Unified Device Architecture）とは、
NVIDIAが開発しているGPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォームです。
NVIDIA社のGPUを使うことを想定するのであれば、CUDAをインストールしておきましょう。
以下の手順でインストールできます。
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_9.2.88-1_amd64.deb
sudo apt-get install cuda-9-0 cuda-drivers
以上の作業が完了したら、OSを再起動して、設定を反映させましょう。
cuDNNのインストール
cuDNNはNVIDIAが公開しているDeep Learning用のライブラリです。
このライブラリをインストールしておくことで、
Deep Learning用のソフトウェアの速度が向上します。
cuDNNはまずダウンロードしてくる必要があります。
以下の公式サイトからパッケージをダウンロードしてきます。
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
以下の3つのパッケージを落としてきましょう。（Ubuntu16.04の場合）
- cuDNN v7.1.4 Runtime Library for Ubuntu16.04 (Deb)
- cuDNN v7.1.4 Developer Library for Ubuntu16.04 (Deb)
- cuDNN v7.1.4 Code Samples and User Guide for Ubuntu16.04 (Deb)
以下のコマンドで、ダウンロードしてきたパッケージを使って、インストールを行います。
sudo dpkg -i libcudnn7_7.1.4.18-1+cuda9.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.1.4.18-1+cuda9.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.1.4.18-1+cuda9.0_amd64.deb
以上の作業が完了したら、OSを再起動して、設定を反映させましょう。
Python周りのインストール
OSソフトウェアをインストールした後は、Python周りのインストールをしていきましょう。
インストールするものは以下の2つです。
- Pythonのインストール
- Pipのインストール
PipはPythonライブラリの管理に使用されるツールです。
以下のコマンドでインストールすることができます。
apt install python3
apt install python3-pip --fix-missing
以上でPyhton周りのインストールは完了です。
Pythonライブラリをインストールする
機械学習を行うためには、様々なPythonライブラリが必要になります。
ここでは、必ず必要になるであろう、
代表的なライブラリをインストールしておきましょう。
以下のライブラリをインストールします。
- TensorFlow
- OpenCV
TensorFlowもOpenCVも機械学習の分野で使用されるライブラリです。
TensorFlowは、多次元のデータ構造を流れるように処理して、
深層学習（ディープラーニング）を行えるようになります。
機械学習をプログラムで実現する方法については
「機械学習で最も簡単な分類をしてみる【Python】」の記事で解説しています。
また、OpenCVは、画像処理に関する機能をまとめたライブラリです。
OpenCVを使うことで様々な画像処理をプログラムから簡単に行えます。
OpenCVを使った画像処理については
「OpenCVで画像処理をする」の記事で解説しています。
TensorFlowとOpenCVは以下のコマンドでインストールすることができます。
pip install --upgrade tensorflow opencv-python機械学習やPythonについてスキルをつけるなら
今回はUbuntu上に機械学習を行う環境を構築するための方法を解説しました。
画像処理や機械学習などの分野は注目度も上がっており、人気の技術です。
機械学習についてさらに学ぶためには以下の書籍がオススメです。
この書籍は初心者向けにかなり丁寧に書かれています。
さまざまな状況においてどのようなライブラリを使うべきなのか、
また各ライブラリをどのように使うのかについて詳しく説明されています。
また、この書籍の出版元であるオライリー社はプログラミングや機械学習の世界で有名です。
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