Miniconda로 기계 학습용의 환경 "재"구축(Windows판)

소개

1년 정도 전에 기계 학습을 위해서 사용하기 시작한 이래, 아무것도 모르는 채로 인스톨을 거듭해 온 Python 환경입니다만, 너무 혼돈으로 하고 있기 때문에 여기에서 재구축하려고 합니다.

가정하는 독자

Python은 어느 정도 사용할 수 있습니다

머신 러닝, 데이터 과학을 주로 이용

여러 환경을 구분하고 싶습니다

Miniconda란?

Miniconda is a free minimal installer for conda. It is a small, bootstrap version of Anaconda that includes only conda, Python, the packages they depend on, and a small number of other useful packages, including pip, zlib and a few others. the conda install command to install 720+ additional conda packages from the Anaconda repository.
( Miniconda 부터)

Anaconda의 경량 버전입니다. 처음부터 대량의 패키지가 인스톨 되고 있는 Anaconda보다 가볍고, 스토리지 점유도 작아져 끝난다고 하는 것이군요.
일일이 패키지를 인스톨 하는 것이 귀찮다고 하는 분에게는 Anaconda를 추천합니다.

(※ 주) Anaconda 이외의 패키지 관리 툴에 대해서

Python의 패키지 관리 도구는 그 밖에도 있습니다 (Pipenv/venv 등),
여기에서는 Anaconda (Miniconda)의 장점, 단점만 소개합니다.

Anaconda의 장점
기계 학습, 데이터 과학 시스템 라이브러리에 강함 (설치가 간단하고 고성능)
가상 환경을 쉽게 만들 수 있습니다.

Anaconda의 단점
패키지 종류가 적음
os의 기능을 일부 사용할 수 없게 되는 경우가 있다

참고
htps : // 코 m / K 리 ょ r1 / ms / c1788 616b77 아 9m d4d

막상 환경 구축

원래 환경 지우기

재구성 전 환경

Python3.7 ( 파이. 오 rg 에서 다운로드 )

Anaconda

삭제할 때의 기록을 취하지 않았기 때문에, 참고로 해 주신 링크를 붙입니다.

Python (Python.org) 제거

Anaconda 제거

h tps://인시코의 데보오 k. 코 m / 혼다 우닌 s 타르 /
(※주) 위의 (2)의 방법으로 클리어를 실시했습니다만, 왠지 Anaconda 자체의 언인스톨은 되어 있지 않았기 때문에 (1)의 방법으로 재실행했습니다.

Miniconda 설치

[1] Miniconda 설치 프로그램 다운로드

[2] 설치 프로그램 실행

(주의 1) 기본적으로 Just Me로 설치하는 것이 좋다고 생각합니다. (시스템 환경을 깨끗하게 유지하기 위해)


(주의 2) Add Miniconda3 to my PATH environment variable에 체크하면 관련 앱의 PATH가 추가됩니다. 나중에 환경 변수를 설정하는 것이 귀찮은 경우 확인합시다. (공식에서는 비추천이 되고 있습니다.)

[3] PATH가 통과했는지 확인

conda 명령이 인식되면 성공

Miniconda 실행 환경 관리 정책

가상 환경에 대해서는 여기를 참조하십시오.
htps : // 코 m / 야키 소바미 lk / ms / 867d 8 53824146 05

base 환경은 사용하지 않는다

환경이 망가졌을 때 귀찮아집니다.

대신에 디폴트용의 가상 환경을 준비한다

우선 Python 실행하고 싶을 때를 위한 디폴트용의 가상 환경을 준비해 두고, base 환경 대신에 이용합니다.

프로젝트별 가상 환경 만들기

이 근처는 함께군요.

기본적으로는 가상 환경에서 운용해, 환경이 망가지는 일이 있으면 가상 환경을 삭제하는 방침으로 정비합니다.

마지막으로

Anaconda를 사용하는 것에는 찬반양론이 있습니다만, 여러가지 사용해 본 결과 제일 자신에게 맞는 것처럼 느끼고 있습니다.
좋은 Miniconda 생활을! !