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title: Python
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## 利用環境{#enviroment}
### 利用できるバージョン・システム{#version}
以下の表に示すpython を利用することができます。
いずれもOSに付属するパッケージとして提供されているため、モジュールファイルによる環境設定は不要です。
|バージョン | モジュールファイル名 | システムB/C | システムG | クラウドシステム | 備考
|--- | --- | --- | --- | --- | ---
|2.7 | none | + | + | + | コマンド名: python2.7, pip2.7
|3.6 | none | + | + | + | コマンド名: python3.6, pip3.6
|3.8 | none | + | + | + | コマンド名: python3.8, pip3.8
\+ ： すべてのユーザが利用可能
\- ： 利用不可
### 利用可能なライブラリ{#library}
標準でインストールされているライブラリは pip コマンドで確認できます。
パッケージの追加が必要な場合は pipコマンドでご自身のHOMEディレクトリ等に追加インストールが可能です。
```
## python3.8 環境のインストール済みパッケージ一覧を表示する場合
$ pip3.8 list
Package Version
---------------------------- ----------
absl-py 1.3.0
asgiref 3.6.0
astunparse 1.6.3
...
```
### 機械学習/深層学習
以下のPythonパッケージは予め特定のpython環境にインストールしてあります。
利用するにはモジュールファイルのロードが必要です。
| Python | 対象システム| 種別 | パッケージ | バージョン | ライブラリ | モジュールファイル | 補足事項
|--- |--- |--- | --- | --- | --- | --- | ---
| python3.8 | D/E | CPU | TensorFlow | 2.11.0 | MKL 2022.3 | tensorflow/2.11.0.py38_intel-2022.3 | Intel Optimized AVX512版
| python3.8 | D/E | CPU | MXNet | 1.6.0 | MKL 2022.3 | mxnet/1.6.0.py38_intel-2022.3 | MKL対応版
| python3.8 | D/E | CPU | PyTorch | 1.13.1 | MKL 2022.3 | pytorch/1.13.1.py38_intel-2022.3 | intel extension for pytorch あり
| python3.8 | G | GPU | TensorFlow | 2.11.0 | CUDA 11.2 | tensorflow/2.11.0.py38_cuda-11.2 | GPU版 TensorRT利用可
| python3.8 | G | GPU | MXNet | 1.9.1 | CUDA 11.7 | mxnet/1.9.1.py38_cuda-11.7 | GPU版
| python3.8 | G | GPU | PyTorch | 1.13.1 | CUDA 11.7 | pytorch/1.13.1.py38_cuda-11.7 | GPU版
#### Intel Extension for PyTorch
* [Documentation](https://intel.github.io/intel-extension-for-pytorch/cpu/latest/index.html)
* [Examples](https://intel.github.io/intel-extension-for-pytorch/cpu/latest/tutorials/examples.html)
## ANACONDA DISTRIBUTION
Pythonのパッケージ群が利用可能なANACONDA DISTRIBUTION をインストールしています。
標準のpythonではなく、ANACONDA DISTRIBUTION がお好みの場合は以下のモジュールファイルをロードすることで利用できます。
| DISTRIBUTION | Python | モジュールファイル |
|--- |--- |--- |
| anaconda3 2022.10 | python3.9 | anaconda3/2022.10 |