AnacondaとMinicondaの比較、どちらで環境構築するべきか

2018年11月12日2019年9月5日

AnacondaとMinicondaについて

pythonで機械学習環境を構築するとなると、多くの書籍やサイトでとりあえずAnacondaを使っておけばよいと書かれています。

たしかにAnacondaでは簡単に環境構築ができますが、デメリットもあります。そこで、AnacondaとMinicondaそれぞれについての特徴を比較してみました。

Anaconda

「Python+R言語+conda+1000以上の関連パッケージ＋実行環境+etc.…」

Anacondaをインストールすると、Pythonのと合わせて科学計算・データサイセンス用のパッケージ群を使用できるようになります。また、Pythonに並ぶデータサイエンス向きプログラミング言語である「R」や、それらの総合開発環境も含まれます。大雑把にまとめても以下のアプリケーション類がインストールされる。

Anacondaに含まれるもの

プログラミング言語：python, R
パッケージ：numpy、pandas、Matplotlib、Scikit-learn、Tensorflow…等1000個以上
統合開発環境(IDE)：Jupyter、JupyterLab、Spyder、RStudio
グラフィカルユーザーインターフェース(GUI)：Anaconda Navigator

Miniconda

「Python+conda+最小限のパッケージ」

Anacondaの最小構成版。pythonのインストールは簡単に行えるが、必要なパッケージや実行環境の構築はcondaを使用して個別に行う。

Condaとは
パッケージマネージャー。パッケージのインストールや環境整理などを行うためのプログラム。conda promptという画面からcondaコマンドを入力することで様々な命令を実行できる。
コマンド例：「パッケージのインストール：conda install ~~」「環境の確認：conda info」

それぞれのメリット・デメリット

Anaconda

メリット	デメリット
機械学習等に汎用されるパッケージが内包環境構築の手間がかからず、トラブルのリスクが少ないインストールするだけで機械学習やディープラーニングを始める環境ができる	ダウンロードに時間がかかるファイルサイズが大きい何が入っているか把握しきれず、ブラックボックス化してしまう標準で搭載されていないパッケージは自分でインストール必要不要なパッケージが多く、重くなる

Miniconda

メリット	デメリット
必要最小限のパッケージで済み、軽い自分でインストールするためパッケージの把握がしやすい。ダウンロード早いファイルサイズ小さい	ほしいパッケージはすべて自分でインストールする必要がある必要なパッケージを把握しておかなければならない環境構築の手間がかかり、トラブルのリスクがある

ちなみにファイルサイズは2018年10月に試した時点で、10倍以上差がありました。

容量	Anaconda	Miniconda
ダウンロード時	646 MB	54 MB
インストール時	約 3 GB	約 260 MB

どちらで環境構築するべきか

Anaconda向き	Miniconda向き
環境構築で苦労したくない人不要なパッケージがあっても気にしない人とりあえず早く機械学習を始めてみたい人ディスク容量に余裕のある人	自分でどのパッケージを使っているか把握したい人不要なパッケージがインストールされるのが嫌な人 SSD等をつかっておりディスク容量を節約したい人

僕は最初Anacondaで環境構築しましたが内容を把握しきれなくなり、結局アンインストールしてMinicondaで構築しなおしました。

Anacondaは標準でツールが豊富なものの、結局自分でプログラムを書くときにそのパッケージについて調べる必要があります。何が入っているか自分で把握できていることが重要と思います。