pythonで開発をしていると、機械学習など試してみたいライブラリによく遭遇します。
ライブラリの評価は、普段利用している環境とは別の一時的な環境で行いたいことが多いので、
独立した環境を作成・管理出来ると便利です。

が、pythonのバージョンや環境を管理するツールがいくつかあり、
環境構築の際に混乱してしまったので、私が現状行っている方法のセットアップ手順をメモに残しておきます。

具体的には、以下の記事の「3. pyenv-virtualenvを入れる」の対応ができる環境を作ります。

pyenvとanacondaを共存させる時のactivate衝突問題の回避策3種類 | qiita
http://qiita.com/y__sama/items/f732bb7bec2bff355b69

ここで作成した環境では、それぞれの操作に以下のコマンドを使います。

  • pythonのバージョンのインストール: pyenv install
  • pythonのバージョンの切り替え: pyenv local または pyenv global
  • python のバージョンの確認: pyenv versions
  • pythonの環境の作成: conda create
  • pythonの環境の切り替え: pyenv activate
  • pythonの環境の確認: pyenv virtualenvs

環境セットアップの流れは次のようになります。
ここでは、作成した環境にtensorflowのライブラリを入れる流れで説明します。

  • anyenvのインストール
  • pyenvのインストール
  • pyenv-virtualenvのインストール
  • anacondaのインストール
  • anacondaでtensorflow用の環境を作成
  • tensorflowのライブラリをセットアップ

anyenvのインストール

以下のサイトの手順に従って、anyenvをインストールしていきます。

riywo/anyenv | github
https://github.com/riywo/anyenv

具体的には、以下のコマンドでインストールします。

$ git clone https://github.com/riywo/anyenv ~/.anyenv
$ echo 'export PATH="$HOME/.anyenv/bin:$PATH"' >> ~/.bash_profile
$ echo 'eval "$(anyenv init -)"' >> ~/.bash_profile
$ exec $SHELL -l

pyenvのインストール

以下のコマンドで、anyenvからpyenvをインストールします。

$ anyenv install pyenv
$ exec $SHELL -l

pyenv-virtualenvのインストール

以下のサイトの手順に従って、pyenv-virtualenvをインストールしていきます。

yyuu/pyenv-virtualenv | github https://github.com/yyuu/pyenv-virtualenv

具体的には、以下のコマンドでインストールします。

$ git clone https://github.com/yyuu/pyenv-virtualenv ~/.anyenv/envs/pyenv/plugins/pyenv-virtualenv
$ exec $SHELL -l

anacondaのインストール

以下のようにして、pyenvコマンドでanaconda3-4.1.1をインストールします。

$ pyenv install anaconda3-4.1.1

以下のコマンドでインストール出来たことを確認します。

$ pyenv versions
* system (set by /Users/※ユーザ名※/.anyenv/envs/pyenv/version)
  anaconda3-4.1.1

anacondaでtensorflow用の環境を作成

以下のように、tensorflow用の作業ディレクトリを作成、使用するpythonをanaconda3に設定します。

$ mkdir ~/tensorflow-study && cd $_
$ pyenv local anaconda3-4.1.1
$ pyenv versions
  system
* anaconda3-4.1.1 (set by /Users/※ユーザ名※/tensorflow-study/.python-version)
$ python --version
Python 3.5.2 :: Anaconda 4.1.1 (x86_64)

以下のように、tensorflow用のpython環境を作成します。

$ pyenv virtualenvs
* anaconda3-4.1.1 (created from /Users/※ユーザ名※/.anyenv/envs/pyenv/versions/anaconda3-4.1.1)
$ conda create -n tensorflow python=3.5.2
$ pyenv virtualenvs
* anaconda3-4.1.1 (created from /Users/※ユーザ名※/.anyenv/envs/pyenv/versions/anaconda3-4.1.1)
  anaconda3-4.1.1/envs/tensorflow (created from /Users/※ユーザ名※/.anyenv/envs/pyenv/versions/anaconda3-4.1.1/envs/tensorflow)

以下のように、作成したtensorflow用のpython環境に切り替えます。

$ pyenv activate tensorflow
$ pyenv virtualenvs
  anaconda3-4.1.1 (created from /Users/※ユーザ名※/.anyenv/envs/pyenv/versions/anaconda3-4.1.1)
* anaconda3-4.1.1/envs/tensorflow (created from /Users/※ユーザ名※/.anyenv/envs/pyenv/versions/anaconda3-4.1.1/envs/tensorflow)

tensorflowのライブラリをセットアップ

ここまでで、tensorflow用の独立した環境の作成と切り替えが出来たので。 以下のように、conda installでtensorflowのライブラリを追加します。

$ conda install -c conda-forge tensorflow

この環境で、例えば以下のコマンドを入れればtensorboardが起動します。

$ tensorboard --logdir=./tensorflow-log/

pyenvanaconda1