われがわログ

最適化アルゴリズムとかプログラミングについて書きたい

既存conda環境へのJulia (v1.0.3)のインストール

Programming Julia

JuliaからPythonを呼び出す場合、Juliaはcondaを自動的にインストールする。 だが、自分の環境には既にcondaが入っていたため、これをJulia側に認識させる方法をまとめた。

まとめ

  • 環境変数CONDA_JL_HOMEにcondaのパスを設定すれば、Juliaが既存condaを認識する
  • ただし、仮想環境を指定するとエラーが出る
  • julia-vscodeにデバッガ欲しい

前提

手順

  1. MinicondaとJuliaをインストール
  2. CONDA_JL_HOMEにcondaのルート環境へのパス（例：C:\Users\USERNAME\Miniconda3）を設定
  3. 好きなエディタでプログラミングする（VS Code + julia-vscodeなど）。

注意点

CONDA_JL_HOMEにはcondaで作成した仮想環境も設定できる（例：C:\Users\USERNAME\Miniconda3\env\conda_jl）。 だが、この設定でPythonライブラリを呼ぶとエラーがでる。 例えば、以下のコードを実行したときにnumpyが見つからないというエラーを吐く。

using PyCall
@pyimport  numpy

したがって、 CONDA_JL_HOMEにはcondaのルート環境（非仮想環境）を設定する必要がある。

実はConda.jlのREADMEに以下のような文言があるが、ここでの"root environment"は、CONDA_JL_HOMEに設定した環境のことだと誤解し、仮想環境でもイケると勘違いしていた。

NOTE: If you are installing Python packages for use with PyCall, you must use the root environment.

Juliaを使ってみての所感

My Enigmaさんに触発されてIntroduction to Applied Linear Algebraを読み、そのサンプルコードを実行してみただけだが、現在までのJulia + julia-vscodeに対する所感を書く。

  • サンプルコードを実行しただけなので、Juliaの速さは感じられなかった。。
  • julia-vscodeは、インストールするだけで他に設定なしにVS CodeでJuliaが使えるようになるので便利
  • julia-vscodeにデバッグ機能がないのは辛い。デバッガが付けば、MATLABからの乗り換え用に布教したい

参考