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tensorflowをインストールする時に、anacondaか、virtualenv、dpckerのどの実行環境を用いるべきか

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tensorflowをインストールする時に、公式ドキュメントを読むとpython実行環境としてanacondaかvirtualenvかdpckerを使用すると記述してあります。
しかし、どれを実行環境として使うべきなのか分かりません。(anacondaは多くのパッケージを使える、virtualenvは一般的にpyhonの実行環境として使用される(確かなソースはわかりませんが…)、dockerは仮想化ということは調べて分かりました…)
そこで質問したいのが、それぞれ「どういう場合、何をしたい場合に」anaconda、virtualenv,dockerを用いるのでしょうか?
ご教授願います。

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回答 2

checkベストアンサー

0

virtualenvは
複数のpythonのバージョンや同じバージョンでも違い実行環境を
切り替えて使うために使用します。

anacondaも複数のpythonの実行環境の管理に加えて、
pythonのパーケージ管理(pipと似たもの)まで
行います。

dockerはpythonというより
OSの仮想環境(正確にはコンテナ)です。
tensor flowに限れば、
Windows機など手元のOSで扱えない場合に使います。
dockerの中のOSでanacondaやpip、virtualenvwを使うこともできます。

おすすめとしてはanacondaです。
理由は他のものと比べて簡単で分かりやすいからです。
データ分析や科学計算をする方はよくこちらを使っています。

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  • 2016/08/14 22:46

    回答ありがとうございます。回答してくださった方全員にベストアンサーを差し上げたいのですが、早く回答してくださったtree-fields様に差し上げることにいたしました。
    ありがとうございました。

    キャンセル

0

いろいろなインストール方法があり、ぞれぞれに知識が必要です。
Anacondaなら何も考えずに使うことができますので、TensorFlowの学習を優先させるなら、こちらをお勧めします。

  • Anaconda
    数値計算や機械学習などに必要なパッケージが全部入っているので、手間がかからない。
    OSのpythonとは独立に動かせる。
  • virtualenv
    OSのpythonとは独立したpythonをインストールできる。必要なパッケージは自力で入れる必要あり。
  • docker
    コンテナという機能を使うことにより、数分で環境を構築できる。

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