ローカルでプログラミング演習を行う

MLCC のプログラミング演習は、Jupyter ノートブック（.ipynb）形式でダウンロードできます。ローカルマシンで演習を実行するには:

  1. 演習をダウンロードする
  2. Jupyter をインストールして実行します。
  3. 演習を行う

エクササイズをダウンロードする

エクササイズの .zip をこちらからダウンロードできます。

全アセットの再ビルドが必要

その後、任意の場所にファイルを展開します。

次に、使用している OS で適切な手順に沿って Jupyter をインストールし、実行します。

Windows に Jupyter をインストールして実行する

  1. https://www.anaconda.com/download から Python 3.6 バージョンの Anaconda をインストールします。この演習は、Python 2.7 バージョンでは動作しません。

  2. インストールが完了したら、スタート メニューから Anaconda Prompt を開き、次のコマンドを入力します。

    conda create -n mlcc pip python=3.6
conda activate mlcc
pip install  --ignore-installed --upgrade \
  tensorflow matplotlib pandas sklearn scipy seaborn

  3. すべてのパッケージのインストールが完了したら、スタート メニューから Anaconda Navigator を開きます。ナビゲータで、次の操作を行います。

    1. 次のスクリーンショットに示すように、mlcc 環境に切り替えます。Jupyter を開くたびに、mlcc 環境を選択する必要があります。 Anaconda Navigator のスクリーンショット。'mlcc' を環境プルダウンから選択しています。

    2. 次に示すように、mlcc 環境内に notebook をインストールします。 Anaconda Navigator のスクリーンショット。矢印は Jupyter の 'install' ボタンを指しています。

    3. notebook をインストールしたら、[Launch] をクリックします。ウェブブラウザが開きます。

次に、演習を実行します。

Mac OS X に Jupyter をインストールして実行する

  1. XCode をまだインストールしていない場合は、次のコマンドを実行してインストールします（少し時間がかかります）。

    xcode-select --install

  2. pip と virtualenv をインストールします。

    sudo easy_install pip virtualenv

  3. 仮想環境を新しいディレクトリ（ここでは mlcc-exercises と呼びます）に設定します。

    mkdir mlcc-exercises
cd mlcc-exercises
virtualenv --no-site-package jupyter-env

  4. Jupyter を設定して実行します。

    1. 仮想環境を入力します。 
      source jupyter-env/bin/activate
    2. ライブラリをインストールします。 
      pip install  --ignore-installed --upgrade \
  tensorflow "matplotlib<3" pandas sklearn scipy seaborn ipython==5.7 notebook
    3. Jupyter を起動します。 
      jupyter notebook

次に、演習を実行します。

Linux に Jupyter をインストールして実行する

  1. Python と pip をインストールします。

    sudo apt-get install python-dev python-pip

  2. 仮想環境を新しいディレクトリ（ここでは mlcc-exercises）に設定します。

    mkdir mlcc-exercises
cd mlcc-exercises
virtualenv --no-site-package jupyter-env

  3. Jupyter を設定して実行します。

    1. 仮想環境を入力します。 
      source jupyter-env/bin/activate
    2. ライブラリをインストールします。 
      pip install  --ignore-installed --upgrade \
  tensorflow "matplotlib<3" pandas sklearn scipy seaborn ipython==5.7 notebook
    3. Jupyter を起動します。 
      jupyter notebook

次に、演習を実行します。

ランニングエクササイズ

Jupyter をインストールして起動した後、Jupyter ウェブ インターフェースで、演習を解凍した場所に移動します。

Jupyter のファイル ブラウザ インターフェースのスクリーンショット。&#39;mlcc-exercises&#39; ディレクトリは丸で囲まれています。

開きたいエクササイズのリンクをクリックします。