Pythonで機械学習　google colaboratoryを使ってみる Part(3)

こんにちわ、swim-loverです。 Pythonで機械学習の一つである手書き数字認識を実装しています。Pythonを始めたばかりですが、「使いながら覚える」をコンセプトに勉強しています。 第2回は、pip とnumpyのインストールについて書いてみました。今回、google colaboratoryについて書いてみたいと思います。

google colaboratotyとは

google colaboratory(略：Colab)とは、オンライン(cloud)でのPython環境のようです。特徴は、webブラウザからpythonコードの記述、実行ができる点にあるようです。google社は、なんでもオンラインでやってしまおうというポリシーなのですね。新しいものを吸収していかないと、どんどん置き去りになります。

Colaboratory（略称: Colab）は、ブラウザから Python を記述、実行できるサービスです。次の特長を備えています。・環境構築が不要・GPU への無料アクセス・簡単に共有

https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=ja#scrollTo=5fCEDCU_qrC0

インストール

インストールは、Google DriveのMy Drivreから行います。新規 > その他 >アプリを追加で行います。

アプリ起動

Corabの起動も簡単です。 新規 > その他 >Goolg colaboratryを選べば新しいファイルが現れます。Colabno ノートブックと呼ぶらしいです。

コード記述

手始めにノートブックに、コードを書いてみます。numpyをインストールしてみます。

pip install numpy

実行は再生ボタンもしくは、Ctrl+Enter キーで行います。

インストールは成功したようです。ただし、いくつかのlibraryで互換性に関するエラーが出ています。 ここではそのまま進めます。

乱数生成

コードを追加していきます。この例では乱数を発生させました。

import numpy as np
arry = np.random.randn(100)+50

Plotのインストール

グラフもかけるか試してみます。

pip install matplot
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(arry,100)

ヒストグラムが書けました。

まとめ

今回、Pythonの実行環境として、 google colaboratory(略：Colab) を使ってみました。 私のPython実行環境は、 WSL（Windows Sub system）やRasberryPiなのですが、 ”環境構築が不要”である点で、大きな不具合がなければColab を使ってみたいと思いました。もっと規模の大きいプログラムになると、 ”GPU への無料アクセス”である点が大きなメリットになりそうです。