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

Question

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。

Answer 1

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。

Answer 2

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。

Comments

[itsuki]

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。