Anaconda 3 のインストール（Ubuntu 上）

Anaconda 3 のUbuntuへのインストール手順を説明する．Anaconda 3 はPythonバージョン3の言語処理系と開発環境の詰め合わせであり，システムのPythonとは独立した環境を作成できる．インストールはAnacondaの公式ページからLinux版のインストーラをダウンロードして実行する．インストール後にはcondaコマンドが使えることを確認し，パッケージの検索や更新ができる．さらに，TensorFlowやKerasなどの機械学習フレームワークやツールのインストール手順も説明している．Anaconda 3 の環境の新規作成やアンインストールについても説明する．

Anaconda3 の URL: https://www.anaconda.com

Anaconda3 には、Python の仮想環境を作成し利用する機能もある．Anaconda で作成された Python 環境には、言語処理系と開発環境 (Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Spyder) と，各種ツールが自動でインストール、設定される．

このページでは，Ubuntu での Anaconda3 のインストール，conda パッケージの追加手順を図解で説明する．

【目次】

Anacondaとは
前準備
Anaconda3 のダウンロードとインストール
Anaconda3 の設定の確認
conda を使ってみる
TensorFlow，Keras，MatplotLib, Python 用 opencv のインストール
Anaconda を用いた Python 環境の新規作成
Anaconda3 のアンインストール

先人に感謝

【サイト内の関連ページ】

Windows でのAnaconda 3（Python 開発環境）と機械学習フレームワーク類のインストール: 別ページ »で説明

Anacondaとは

Anaconda は，Python バージョン 3 の言語処理系と，開発環境 (Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Spyder) と，各種ツールの詰め合わせである． Anaconda3 には、Python の仮想環境を作成し利用する機能もある．

Anaconda の利用条件は Anaconda 社の Terms of Service で定められている．従業員・契約者が 200 名を超える組織での利用には有償のライセンスが必要である．条件に該当する場合は、Miniconda と conda-forge チャンネルの利用を検討する．最新の条件は https://www.anaconda.com/legal で確認できる．

spyder: Python 開発環境ソフト
Jupyter ノートブック: Web ブラウザで動くデータ解析環境．Python, Julia, R などに対応．
Anaconda Navigator: アプリケーションの起動や管理を行うアプリケーション

前準備

Ubuntu で OS のシステム更新を行うときは，端末で，次のコマンドを実行する。これは、パッケージ情報を最新の状態に保ち、インストール済みのパッケージをセキュリティアップデートやバグ修正を含めて更新するためである。

Ubuntu のインストールはこちらの別ページで説明する。

# パッケージリストの情報を更新
sudo apt update
# インストール済みのパッケージを包括的に更新 (依存関係も考慮)
sudo apt full-upgrade
# カーネル更新等で実際に再起動が必要な場合のみ実行を推奨
# sudo shutdown -r now

Anaconda3 のダウンロードとインストール

ダウンロードとインストールの手順

Anaconda3 のダウンロードのページを開く
https://www.anaconda.com/download
「Anaconda Installers」のところで，Linux 版のものを選ぶ．（ここでは 64-Bit (x86) Installer を選んでいる）．
ファイルのダウンロードが始まる．
端末から直接ダウンロードすることもできる．
```
curl -O https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2026.07-1-Linux-x86_64.sh
```
ダウンロードしたファイルの完全性の確認
生成した SHA-256 ハッシュ値を、https://repo.anaconda.com/archive/ に掲載されている値と比べる．一致すれば、ダウンロードは正常である．
```
sha256sum Anaconda3-2026.07-1-Linux-x86_64.sh
```
ダウンロードした .sh ファイルを実行．
```
bash Anaconda3-2026.07-1-Linux-x86_64.sh
```
ライセンス条項を確認するよう促すメッセージが出る．「Enterキー」．
ライセンス条項の画面．「yes」，「Enterキー」．
ライセンス条項に同意できないときは、進んではいけない．
インストールディレクトリは既定（デフォルト）のままでよい．「Enterキー」．
インストールが始まる．しばらく待つ
conda init の実行について質問される． conda init を実行することにする．「yes」, 「Enterキー」．
conda init は、シェルの設定ファイルを書き換え、端末を開いたときに conda コマンドが使えるようにする．
インストール終了の確認

Anaconda3 の設定の確認

~/.bashrc の末尾に変更が行われたことを確認．
新しく端末を開き，確認を進める．
パスが通っていることの確認
端末で，次のコマンドを実行する．
```
which python
which ipython
which pip
which conda
```
python のバージョンの確認
端末で，次のコマンドを実行する．
```
python --version
```
conda の動作確認
エラーメッセージが出なければ OK.
端末で，次のコマンドを実行する．
```
conda info
```
python3, pip3 は，システムのものよりも，Anaconda3 のものが優先して使用されることの確認
端末で，次のコマンドを実行する．
```
which python3
which pip3
```
Anaconda3 の Python の numpy を確認
バージョン番号が表示されれば OK．
端末で，次のコマンドを実行する．
```
python -c "import numpy; print( numpy.__version__ )"
```

conda を使ってみる

conda パッケージの検索

conda search ＜パッケージ名＞ で、設定されているチャンネル内の conda パッケージを検索できる．

端末で，次のコマンドを実行する．

conda search numpy

チャンネルを指定して検索するときは，-c オプションを使う．

端末で，次のコマンドを実行する．

conda search -c conda-forge opencv

conda パッケージの更新

conda パッケージの更新と、古い conda パッケージファイルの削除を行うときは，端末で，次のコマンドを実行する．

conda upgrade -y --all
conda clean -y --packages

（途中省略）

複数のチャンネルからパッケージを混ぜて入れると、依存関係の解決に失敗することがある．conda-forge を使う場合は、次のようにチャンネル優先度を strict に設定する．

conda config --add channels conda-forge
conda config --set channel_priority strict

TensorFlow，Keras，MatplotLib, Python 用 opencv のインストール

端末を開く
scikit-learn, MatplotLib, Python 用 opencv のインストール
端末で，次のコマンドを実行する．
```
conda install -y -c conda-forge scikit-learn matplotlib opencv
```
（以下省略）
TensorFlow と Keras のインストール
conda の tensorflow-gpu パッケージは更新が止まっており、新しい GPU では動作しない．TensorFlow の公式が案内している pip での導入を用いる．Keras は TensorFlow に同梱される．
GPU を使う場合は、NVIDIA のドライバをあらかじめインストールしておく．CUDA ツールキットと cuDNN は、次のコマンドで同時に導入される．
端末で，次のコマンドを実行する．
```
pip install "tensorflow[and-cuda]"
```
GPU を使わない場合は，端末で，次のコマンドを実行する．
```
pip install tensorflow
```
Python の numpy がインストールできたことの確認
バージョン番号が表示されれば OK．下の図とは違うバージョンが表示されることがある．
```
python3 -c "import numpy; print( numpy.__version__ )"
```
TensorFlow のバージョン確認
バージョン番号が表示されれば OK．下の図とは違うバージョンが表示されることがある．
```
python3 -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
```
Keras のバージョン確認
バージョン番号が表示されれば OK．下の図とは違うバージョンが表示されることがある．
```
python3 -c "import keras; print( keras.__version__ )"
```
TensorFlow からGPU が認識できているかの確認
```
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
```
実行結果に「device_type='GPU'」を含む項目が表示されれば，GPU が認識できている．エラーメッセージが出ていないことを確認しておくこと．

Anaconda を用いた Python 環境の新規作成

新しく端末を開く
Anaconda3 に付属のpython のバージョンの確認
端末で，次のコマンドを実行する．
```
python --version
```
Python 環境の新規作成
名前: py312
Pythonのバージョン: 3.12
端末で，次のコマンドを実行する．
```
conda create --name py312 python=3.12
```
続行するか？ (Proceed ?) に対しては、「y」, Enterキー
終了の確認
エラーメッセージが出ていないこと
確認
端末で，次のコマンドを実行する．
```
conda info --envs
```
「py312」という新しい Python 環境が作成されたことが分かる
確認の続き
新しく端末を開き，次のコマンドを実行する．
「conda activate py312」は、py312 の Python 環境の使用を開始するためのコマンドである．エラーメッセージが出なければ OK．
```
conda activate py312
which python
which pip
```
py312 の Python 環境の Python を使ってみる
端末で，次のコマンドを実行する．
```
conda activate py312
python
print(1 + 2)
exit()
```
元の環境に戻るときは，端末で，次のコマンドを実行する．
```
conda deactivate
```

Anaconda3 のアンインストール

新しく、端末を開く
設定ファイルやキャッシュを削除する
端末で，次のコマンドを実行する．
```
conda install -y anaconda-clean
anaconda-clean --yes
```
インストールディレクトリを削除する
「anaconda3」は、Anaconda をインストールしたディレクトリを指定すること
端末で，次のコマンドを実行する．
```
rm -rf ~/anaconda3
```
~/.bashrc の末尾にある conda init による記述（「# >>> conda initialize >>>」から「# <<< conda initialize <<<」までの範囲）を削除する