pose2pose （Python を使用）（書きかけ）

手順の要点: Python 3.6, TensorFlow 1.0.0

ソフトウェア等の利用条件等は，利用者で確認すること．

前準備

Git のインストール（Ubuntu 上）

端末で，次のコマンドを実行する．

sudo apt -y update
sudo apt -y install git

Python 3.6 のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境のインストール

Ubuntu の場合

次の手順により，システム Python とは別に，pyenv を用いて Pytnon 3.6 をインストールする．（システム Python の設定は変えたくないため）．

pyenv のインストール

Ubuntu での pyenv のインストール手順の詳細説明: 別ページ »で説明

rm -rf ~/.pyenv
cd /tmp
git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git ~/.pyenv
cd ~/.pyenv
git pull
src/configure 
make -C src
echo 'export PYENV_ROOT="${HOME}/.pyenv"' >> ~/.profile
echo 'if [ -d "${PYENV_ROOT}" ]; then' >> ~/.profile
echo '    export PATH=${PYENV_ROOT}/bin:$PATH' >> ~/.profile
echo '    eval "$(pyenv init --path)"' >> ~/.profile
echo 'fi' >> ~/.profile
echo -e 'if command -v pyenv 1>/dev/null 2>&1; then\n  eval "$(pyenv init -)"\nfi' >> ~/.profile
exec $SHELL -l
source ~/.profile
sudo apt -y install --no-install-recommends make build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev xz-utils tk-dev libxml2-dev libxmlsec1-dev libffi-dev liblzma-dev

インストールできる Python 3.6 のバージョンの確認
pyenv rehash pyenv install -l | grep 3.6
システム Python とは別に Python 3.6 をインストール（pyenv を使用）
pyenv install 3.6.12
pyenv の Python 3.6 の有効化．
次のコマンドを実行．
pyenv shell 3.6.12
Python の切り替えは次のようなコマンドで行う．
- pyenv shell system
- pyenv shell 3.6.12
デフォルトで pyenv 配下の python 3.6.12 を使いたいときは，次のように設定する
echo 'pyenv shell 3.6.12' >> ~/.bashrc exec $SHELL -l
pip と setuptools の更新，Python 開発環境（JupyterLab, spyder）のインストール（Ubuntu 上）
インストールするには，次のコマンドを実行．
次のコマンドを実行することにより，pipとsetuptoolsを更新する，Jupyter Notebook，PyQt5、Spyderなどの主要なPython環境がインストールされる．
python -m pip install -U pip setuptools requests notebook==6.5.7 jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext PyQt5 nteract_on_jupyter spyder

Python の仮想環境を作成したいときは，次のような手順で， venv を用いて，Python の仮想環境を作る．

Python の仮想環境の名前: py36
使用するPython のバージョン: 3.6
Python の隔離された環境を置くディレクトリ: ~/py36

端末を開き，「pyenv shell 3.6.12」を実行して，pyenv の Python 3.6 を有効化した後，次のコマンドを実行する．

python -m pip install -U pip setuptools
python -m venv --system-site-packages ~/py36
source ~/py36/bin/activate
python -m pip install -U pip setuptools requests notebook==6.5.7 jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext PyQt5 nteract_on_jupyter spyder

NVIDIA ドライバのインストール

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．

【関連する外部ページ】

NVIDIA ドライバのダウンロードの公式ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

【サイト内の関連ページ 】

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

NVIDIA CUDA ツールキット 8 のインストール

NVIDIA CUDA ツールキットは，NVIDIA社が提供する GPU 用のツールキットである．GPU を用いた演算のプログラム作成や動作のための各種機能を備えている．ディープラーニングでも利用されている． NVIDIA 社のグラフィックス・カードが持つ GPU の機能を使うとき，NVIDIA CUDA ツールキットを利用することができる．

ダウンロードページ

次の URL よりダウンロードして，インストールする．

NVIDIA CUDA ツールキットの URL: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

NVIDIA cuDNN 5.1 のインストール

ダウンロードと設定

NVIDIA Developer Program メンバーシップ
cuDNN のダウンロードのため，利用者本人が，電子メールアドレス，表示名，パスワード，生年月日を登録．利用条件等に合意．
URL: https://developer.nvidia.com/cudnn
NVIDIA cuDNN のダウンロードと展開（解凍）
NVIDIA cuDNN のダウンロード URL: https://developer.nvidia.com/cudnn
ダウンロードして展開（解凍）したら，パスを通しておくこと．

TensorFlow 1.0.0（旧バージョン）のインストール

Python 3.6 を起動するコマンドを確認しておくこと．

Ubuntu の場合: 「pyenv shell 3.6.12」の後，「python」
Ubuntu で Python の隔離された環境 py36 を使う場合: 「source ~/py36/bin/activate」の後，「python」

Ubuntu の場合

Ubuntu を使用する場合は，次のように操作する．

Ubuntu で端末を開く
pyenv の Python 3.6 の有効化．
次のコマンドを実行．
pyenv shell 3.6.12
Python の仮想環境を使用するときは，「pyenv shell 3.6.12」は実行しないで，次のようなコマンドで Python の隔離された環境を有効化する．
source ~/py36/bin/activate

TensorFlow のインストール

Python の使用は，「python」で行う．

TensorFlow 1.0.0 のファイル：https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/1.0.0/#files

python -m pip uninstall -y protobuf tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow-intel tensorflow-text tensorflow-estimator tf-models-official tf_slim tensorflow_datasets tensorflow-hub keras keras-tuner keras-visualizer
python -m pip install -U tensorflow_gpu==1.0.0 tensorflow_datasets tensorflow-hub keras matplotlib opencv-python opencv-contrib-python
python -m pip install git+https://github.com/tensorflow/docs
python -m pip install git+https://github.com/tensorflow/examples.git
python -m pip install git+https://www.github.com/keras-team/keras-contrib.git

TensorFlow のバージョン確認

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())"

GordonRen/pose2pose のインストール

URL: https://github.com/GordonRen/pose2pose

github の GordonRen/pose2pose のダウンロード

git clone https://github.com/GordonRen/pose2pose.git

前提ソフトウェア

environment.yaml による

python -m pip install backports.weakref==1.0rc1 bleach==1.5.0 html5lib==0.9999999 imutils==0.4.3 markdown==2.6.8 protobuf==3.3.0 six==1.10.0 tensorflow==1.0.0 werkzeug==0.12.2

PyOpenPose の設定

参考Webページ: https://github.com/FORTH-ModelBasedTracker/PyOpenPose

「C:/openpose-1.5.0-binaries-only_cpu-python-flir-3d_recommended」のところは，実際に OpenPose をインストールしたディレクトリに書き換えること pip3 install backports.weakref bleach html5lib imutils markdown protobuf six tensorflow werkzeug

mkdir c:\pytools
cd c:\pytools
rmdir /s /q PyOpenPose
git clone https://github.com/FORTH-ModelBasedTracker/PyOpenPose
# エディタで CMakeLists.txt を書き換え python-py35 を python へ





cd /d c:%HOMEPATH%
cd PyOpenPose
rmdir /s /q build
mkdir build
cd build
del CMakeCache.txt
rmdir /s /q CMakeFiles\
cmake -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -T host=x64 ^
-DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE ^
-DBOOST_ROOT=c:/boost/build/lib/cmake/boost-1.80.0 -DBoost_DIR=c:/boost/build/lib/cmake/boost-1.80.0 -DBoost_INCLUDE_DIR=c:/boost/build/include/boost-1.80 -DWITH_PYTHON3=ON  ..
cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL