Anaconda 3 のインストールと，その Python 3 仮想環境に，Unity，ML-Agents，その他，人工知能フレームワーク類のインストール（Windows 上）

Anaconda3 をインストールして Python 開発環境を整える．引き続き，Python の隔離された環境を作り，Unity, ML-Agents, NVIDIA CUDA ツールキット，NVIDIA cuDNN，TensorFlow 1.15 をインストールする．インストールは，conda コマンド等で簡単にできる．

【目次】

Chocolatey のインストール
Chocolatey を用いて、Unity, Unity Standard Assets, Unity for Linux をインストール
Anaconda3
Anaconda3 のダウンロードとインストール
Anaconda3 の動作確認
インストール済みパッケージの一括更新など
Python の仮想環境の作成（conda を使用）
新規作成された Python 環境を使いたいとき
Python の仮想環境で、インストールの前準備を行う
Unity ML-Agents のための Python パッケージをインストールする
Unity ML-Agents ツールキットをダウンロードし、インストールする
Unity を起動し、Unity ML-Agents の設定を行う

先人に感謝．

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

Chocolatey のインストール（Windows 上）

Chocolatey は，Windows で動くパッケージマネージャ．アプリケーションのインストールや更新が簡単にできるようになる．

* 注意事項. Chocolatey のライセンス条項は必ず確認すること．

* 注意事項. Chocolatey を使うと、種々のソフトウェアのインストールが楽になる．このとき、インストールするソフトウェアの利用条件、ライセンス条項は必ず、確認すること．

インストールは，Chocolatey の Web ページの記載の手順に従う．

Windows で，PowerShell を 管理者として実行する．
Web ブラウザで，Chocolatey の Web ページを開く
https://chocolatey.org/
「Get Started」をクリック
新しい画面に変わるので確認する
案内を確認する．ライセンス条項も利用者自身で確認すること．
PowerShell を管理者として実行．案内に従い，PowerShell で「Get-ExecutionPolicy」を実行す
その結果が「Restricted」だった場合には，案内に従い，PowerShell で「Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process」を実行する
引き続き，案内に従い，Webページに表示されているコマンドをコピーし，PowerShell で実行する
実行の結果，エラーメッセージが出ていないことを確認する.

Chocolatey を用いて、Unity, Unity Standard Assets, Unity for Linux をインストール

https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/master/docs/Installation.md の記述により Unity 2018.4 以降をインストールする

Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
Chocolatey を用いて、Unity, Unity Standard Assets, Unity for Linux をインストール
しばらく待つ
* Unity などをインストール済みのときは、違った画面になる
実行のとき、エラーメッセージが出ないことを確認すること
choco install -y unity unity-standard-assets unity-linux

Anaconda3 とは

Anaconda3は，Anaconda Inc. 社が提供しているPythonバージョン3のソフトウェアである．言語処理系，開発ツール，パッケージ管理ツールconda，さまざまなPythonパッケージから構成されている．さらに，アプリケーションとして Spyder，conda，Anaconda Prompt，Jupyter Notebook，Anaconda Navigator が含まれている．

Spyder: Python 開発環境
conda
conda は Python のパッケージのインストール，各種ソフトウェアのインストール，新しい Python 環境の作成等を行えるソフトウェア
conda は Anaconda3 の根幹となっており「conda を使わない」ということはできない．
Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) はコマンドラインインターフェイス
Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook) は，対話型のプログラム実行ツール．Web ブラウザで動く．Python 以外にも Julia, Ruby, R, Lua, LuaJIT, Haskel, Scala,Go, JavaScript, node.js, bash などに対応．
Anaconda Navigator は，ベースのアプリケーション管理ツール．

【関連する外部ページ】

Anaconda3 の公式ページ: https://www.anaconda.com
Anaconda3 の公式ダウンロードページ: https://www.anaconda.com/download
conda 公式のチートシート: https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/cheatsheet.html

Anaconda3 のダウンロードとインストール

ここでの設定

インストールディレクトリ（フォルダ）: C:¥ProgramData¥Anaconda3
インストールタイプ: All Users

ダウンロードとインストールの手順

Anaconda3 の Web ページを開く
https://www.anaconda.com
「Download」をクリックする．
ダウンロードが始まる
ファイルのダウンロードが始まる．
ダウンロードした .exe ファイルを実行．
ようこそ画面では，「Next」をクリック．
ライセンス条項の画面
インストールタイプは「All Users」を選び，「Next」をクリック．
インストールディレクトリ（フォルダ）は既定（デフォルト）のままでよい．「Next」をクリック．

* インストールのときに「All Users」でなく「Just Me」を選んだときの注意点：日本語を含むディレクトリにはインストールしないことにする。日本語を含むディレクトリが既定（デフォルト）になっているときは、別のディレクトリを設定すること。
インストールを開始したいので，「Install」をクリック．
オプションは既定（デフォルト）のままで進める． * 「Add Anaconda3 to the system PATH environment variable」をチェックしない．Anaconda3 に同封のプログラムにパスを通すと，使いにくくなる（好みの問題ではある）と考える．Anaconda3 などの起動は Windows のスタートメニューで行うことにする．

* 「Add Anaconda3 to the system PATH environment variable」にチェックした場合は，システム環境変数 PATH に，自動で追加される
インストールが始まる．
しばらく待つ
インストール完了の表示．「Next」をクリック．
PyCharm についての案内が表示されるので確認する
インストール完了の確認
Windows のスタートメニューの「Anaconda3 (64-bit)」の下に、 Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt))，Spyder があることを確認する．

Anaconda3 の動作確認

Python を使ってみる

スタートメニューで Spyder を起動．
Spyder の画面が出る．

動作確認のため，Spyder の IPython コンソールで，次の Python プログラムを実行してみる

print(1 + 2)

今度は，次の Python プログラムを実行する

import numpy as np
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
plt.style.use('ggplot')
x = [1, 2, 3, 4]
y = [3, 5, 2, 4]
plt.scatter(x, y)

Anaconda Prompt の確認

スタートメニューで Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を起動．
画面が開くので確認
インストール済みパッケージの確認は「conda list」で行う
特定のパッケージのバージョン確認は「conda list ＜パッケージ名＞」で行う．
conda list numpy

インストール済みパッケージの一括更新など

Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行する．
- 「conda config --remove channels conda-forge」は，conda のチャンネルに「conda-forge」が入っていたら削除する操作
  「conda-forge」は入っていないはずだが，念のため実行する．
- conda updata -n base conda: conda の更新
- conda update anaconda: パッケージを最新の Anaconda3 安定版のものに更新
- conda clean -y --allは，パッケージのキャッシュの削除
conda 公式のチートシート:
conda config --remove channels conda-forge conda update -y -n base conda conda update -y anaconda conda update -y --all conda clean -y --all
（途中省略）

Python の仮想環境の作成（conda を使用）

今から作成するPython の仮想環境の名前と、Pythonのバージョンを決めておく
- Python の仮想環境の名前: ml-agents
- Pythonのバージョン: 3
Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行する．
前もって Python をインストールしておく．
次のコマンドを実行．
「Proceed ([y]/n) ?」に対しては Enterキー
conda create -n ml-agents
Python 環境が作成できたことを確認
conda info -e

これで、もとからの Python 環境と，新規作成されたPython 環境（Python のバージョン 3，名前は ai）の共存できた。

新規作成された Python 環境を使いたいとき

Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) はコマンドラインインターフェイスを実行．
次のコマンドを実行し，Python 環境（名前は ml-agents）を有効にする．
activate ml-agents
* もとの Python 環境に戻るときは「exit」

Python の仮想環境で、インストールの前準備を行う

いま作成した Python の仮想環境で、パッケージの更新などの前準備を行う

Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行する．
いま作成した Python の仮想環境を有効にする
次のコマンドを実行．
activate ml-agents
Anaconda3 の conda パッケージの更新、古い conda パッケージファイルの削除
１行ずつ実行
「conda config --remove channels conda-forge」は，conda のチャンネルに「conda-forge」が入っていたら削除する操作．「CondaKeyError: 'channels' 'conda-forge' ...」というエラーメッセージは無視してよい．
conda config --remove channels conda-forge
conda upgrade -y --all
conda clean -y --packages
conda の動作確認
エラーメッセージが出ないことを確認
conda info

Unity ML-Agents のための Python パッケージをインストールする

https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/master/docs/Installation.md の記述に従う

いま作成した Python 環境に、種々の Python パッケージをインストールする

Anaconda では，「conda」形式のパッケージを、簡単に扱うことができる． conda を用いてPythonパッケージ以外のソフトウェアをインストールすることもできる

NVIDIA ドライバ

次のページの手順により，インストールを行う

Windows での NVIDIA ドライバのインストール: 別ページ »で説明

GPU は，グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能，乗算や加算の並列処理の機能などがある．

TensorFlow 1.15 のインストール（conda を使用）

Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行する．
いま作成した Python の仮想環境を有効にする
次のコマンドを実行．
activate ml-agents
condaを用いてインストール
GPU 版 TensorFlow をインストールする場合
conda install -y -c conda-forge tensorflow-gpu=1.15 tensorflow-datasets conda config --remove channels conda-forge
CPU 版の TensorFlow をインストールする場合
* このとき，NVIDIA CUDA ツールキット，NVIDIA cuDNN が， TensorFlow に合うように，自動でバージョンダウンされる場合がある．これは問題ない．
conda install -y -c conda-forge tensorflow=1.15 tensorflow-datasets conda config --remove channels conda-forge
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．
python -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
(GPU を使うとき) TensorFlow からGPU が認識できているかの確認
実行結果の中に，実行結果の中に，次のように「device_type: "GPU"」があれば，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．
python -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())"

ML-Agents の前提 Python パッケージのインストール（conda を使用）

https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/master/ml-agents/setup.py の記述による

Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行する．
いま作成した Python の仮想環境を有効にする
次のコマンドを実行．
activate ml-agents

condaを用いてインストール

時間がかかるので待つ

conda install -y grpcio jupyter matplotlib numpy pillow protobuf pyyaml
conda install -y -c conda-forge h5py
conda config --remove channels conda-forge

Unity ML-Agents ツールキットをダウンロードし、インストールする