目的
レンタルした解析用サーバに計算に必要な Python パッケージを揃えたい．システムインストールすることはできないので pyenv と virtualenv を用いてローカルに解析環境を構築する．
環境構築
pyenv のダウンロードとインストール
pyenv と virtualenv のインストール作業は以下の通り．解析用サーバには git が入っていたので難なく導入できた．
git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv git clone https://github.com/yyuu/pyenv-virtualenv.git ~/.pyenv/plugins/pyenv-virtualenv
export PYENV_ROOT=$HOME/.pyenv export PATH=$PYENV_ROOT/bin:$PATH eval "$(pyenv init -)" eval "$(pyenv virtualenv-init -)"
ローカルに Python をインストール
システムにもともとインストールされていた Python のバージョンは以下の通り．
python -V # Python 2.7.11
pyenv install -l と実行するとインストール可能なバージョンがリストアップされる．ここでは 2.7 系でもっとも新しい 2.7.12 を選択した．この状態で pip を更新しておくとよい．
pyenv install -l pyenv install 2.7.12 pyenv rehash pyenv shell 2.7.12 pip install --upgrade pip
この 2.7.12 をもとにして virtualenv を作成する．
pyenv virtualenv 2.7.12 hoge pyenv versions # system # 2.7.12 # 2.7.12/envs/hoge # * hoge (set by PYENV_VERSION environment variable)
作成した virtualenv に移行して pip でパッケージをインストールする．*1
pip install astropy numpy pandas pip install scipy matplotlib jupyter pip install pystan scikit-learn # TensorFlow pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/\ linux/cpu/tensorflow-0.10.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl
参考資料
*1:ちなみに RHEL6 だったので TensorFlow はそのままでは動かずいちょっと面倒な設定をする必要があった．この件については別記事で．