基本的にpythonのバージョン管理はpyenvを使うこと。
必要なコマンド(pyenv,pipenv,conda)のインストールについては省略する。
注意1：
2018/11/16時点で、Anaconda Cloud上に
- ChainerMN
- Chainer v5 (v5からChainerMNがマージされた)
が存在しないため、anacondaを使う場合でもpipを使用してChainerMNをインストールする必要がある。
環境が壊れる可能性を承知した上で使用すること。
参考：http://onoz000.hatenablog.com/entry/2018/02/11/142347
注意2：
2018/11/16時点で、pyenvを使ってanacondaをインストールしてある場合、pipenvによるインストールは失敗するという情報がある。
このバグの修正版は将来的にリリースされるらしい。
参考：pypa/pipenv#3044
簡単かつ確実なインストール方法。
環境変数PIPENV_VENV_IN_PROJECTを1に設定すると、
pipenvで作成されるpythonの仮想環境がこのプロジェクトの直下に作成される。(/path/to/HDNNP/.venv/)
以下のコマンドを実行するか、~/.bashrcに追記してプロセスを再起動することで変更が適用される。
export PIPENV_VENV_IN_PROJECT=1
$ git clone https://github.com/ogura-edu/HDNNP.git
$ cd HDNNP/
$ pyenv install 3.6.7
$ pyenv local 3.6.7
$ pipenv install
# activate
$ pipenv shell
(HDNNP) $ hdnnpy training
# deactivate
(HDNNP) $ exit
最適化されたバイナリを取得できるので、実行速度が速い。
しかし、上記の理由からpipと混在した形になることや、
マシンによってはインストールがうまくいかないことがあるため注意すること。
conda env create --file condaenv.yamlの実行が終了すると、
各々の環境に合わせてactivationの仕方がいくつか提示されるので好きなものを選ぶ。
以下の例では~/.bashrcに1文追記する方法を選択している。
$ git clone https://github.com/ogura-edu/HDNNP.git
$ cd HDNNP/
$ pyenv install anaconda-x.x.x
$ pyenv local anaconda-x.x.x
$ conda env create -n HDNNP --file condaenv.yaml
$ echo ". ${HOME}/.pyenv/versions/anaconda-x.x.x/etc/profile.d/conda.sh" > ~/.bashrc
# activate
$ conda activate HDNNP
# install this program using pip
(HDNNP) $ pip install --editable .
(HDNNP) $ hdnnpy training
# deactivate
(HDNNP) $ conda deactivate
Pipfileまたはcondaenv.yamlに記述されている依存関係を元に、
パッケージを個別にpip installすることももちろん可能。
この場合はvirtualenvを使って自分で仮想環境を管理することを推奨する。
$ git clone https://github.com/ogura-edu/HDNNP.git
$ cd HDNNP/
$ pip install PKG1 PKG2 ...
$ pip install -e .
または、慣れた人であれば依存関係をsetup.pyに書き加えるだけで済む。
$ git clone https://github.com/ogura-edu/HDNNP.git
$ cd HDNNP/
$ vim setup.py #=> setup()の引数にinstall_requiresを追加
$ pip install -e .