Raspberry Pi 3 で"ゼロから作るDeep Learning"の準備

掲題の通り、RPi3で書籍「ゼロから作るDeep Learning」を学習しようと思います。

RPi3(というより1年前のRaspbian)のデフォルトPythonはver2なので、ver3のPythonインストール(というよりデフォルトpythonをpython3に変える)から始まります。 以下、「これで出来た」という内容ですが、記録として残しておきます。

デフォルトpythonをPython3に変える

x86のUbuntu等ではanaconda環境からインストールすることが多いのですが、RPi3ではanacondaは使用できませんでした。 ここでは、Minicondaからインストールします。

Minicondaインストーラは、Miniconda installer archiveから、arm7対応版を使用します。 今回はMiniconda-latest-Linux-armv7l.shを使用しました。 Minicondaインストール後、Python3を指定して環境を作成します。

$ wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda-latest-Linux-armv7l.sh
$ bash ./Miniconda-latest-Linux-armv7l.sh -b -p $HOME/miniconda
$ export PATH="$HOME/miniconda/bin:$PATH"
$ conda create -n py3k python=3
$ source activate py3k

これでpythonを実行すると、python3が実行されます。

$ python
Python 3.4.3 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Aug 21 2015, 00:53:08)
[GCC 4.6.3] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

numpy/matplotlibをインストール

書籍では、numpy/matplotlibを使用しています。 ということで、それぞれインストールします。

numpy

numpyはcondaでインストールできました。下記でOKです。

$ conda install numpy

matplotlib

condaにはmatplotlibそのものはありませんでした。

$ conda search matplotlib
Fetching package metadata: ....
matplotlib-tests             1.5.1                      py_0  defaults

なので、ここはpipでインストールしました。 30分くらいかかったでしょうか。

$ pip install matplotlib

動作確認

pythonインタプリタでグラフを作成してみます。

 $ python
Python 3.4.3 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Aug 21 2015, 00:53:08)
[GCC 4.6.3] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib
>>> matplotlib.use('Agg')
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x = np.arange(-5, 5, 0.1)
>>> y = np.sin(x)
>>> plt.plot(x, y)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x6f01be30>]
>>> plt.savefig("test.png")
>>> (Ctrl-D)
$ display test.png

これで学習の準備が整いました。

(追記)

Ubuntuではいっつもanacondaを使っていたため、今回もそれに近い形にすることしか考えていませんでした。 なので、minicondaを使って改めてpython3をインストールする形を取りました。