Raspberry Pi Desktop (for PC and Mac) は,Debian 9 ベース.軽量である.
【目次】
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次のコマンドを実行.
sudo apt -y update sudo apt -yV upgrade sudo apt -yV dist-upgrade sudo rpi-update sudo apt -yV autoremove sudo apt autoclean sudo shutdown -r now
sudo apt -y update sudo apt -y install python3-dev python3-pip python-dev python-pip
cd /tmp sudo rm -f get-pip.py curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py sudo rm -rf ~/.cache/pip mkdir ~/.cache/pip sudo python3 get-pip.py sudo python get-pip.py
sudo apt -y update sudo apt -y install git cmake cmake-curses-gui cmake-gui curl wget p7zip-full
TensorFlow, Keras のインストールで使いたいので。
sudo apt install gcc:amd64 g++:amd64 cpp:amd64 binutils:amd64 cpp-6:amd64 g++-6:amd64 gcc-6:amd64 linux-compiler-gcc-6-x86:amd64 linux-headers-4.9.0-8-amd64:amd64 linux-headers-amd64:amd64 lxrandr:amd64 x11-xserver-utils:amd64 make:amd64
ライセンス条項に同意できないときは、進んではいけない.
※ このとき,システム環境変数 Pathに,自動で追加される
Yes または No
次のコマンドを実行.
※ エラーメッセージが出なければ OK.
which python which ipython which pip which conda
python --version
※ エラーメッセージが出なければ OK.
conda info
「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
「反応が遅い」と感じたら,Enter キーを押してみる.表示が止まっている可能性があるため.
cd /tmp rm get-pip.py curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py python get-pip.py
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 numpy; print( numpy.__version__ )"
次のコマンドを実行.
「Proceed ([y]/n) ?」 に対しては Enterキー
conda create -n ai python=3
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 3.6,名前は ai)の共存できた。
source activate ai
いま作成した Python 環境で、パッケージの更新などの前準備を行う
次のコマンドを実行.
※ 「source activate ai 」は Python 環境(名前はai)を有効にするためのコマンド(各自の環境の名前にあわせること)
source activate ai
「Could not find conda environment: ai」というメッセージが出たときは、上の「Python の隔離された環境の作成」を行う
「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
エラーメッセージが出ないことを確認
conda info
Anaconda では,conda 形式の Python パッケージを、簡単に扱うことができる. 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
次のコマンドを実行.
source activate ai
時間がかかるので待つ
※ 「conda install」は、パッケージをインストールするためのコマンド
conda install -y opencv conda install -y -c spyder-ide spyder
※ Windows で、あるPython 環境(名前は aiとする)の spyder を使いたいとき:
cd /tmp sudo rm -f get-pip.py curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py python get-pip.py pip list
conda install -y numpy wheel six h5py pyyaml scipy pylint sphinx chardet pyzmq pyflakes pygments cloudpickle jedi nbconvert psutil pycodestyle pickleshare numpydoc pip install --no-deps -U protobuf
pip install --no-deps -U tensorflow keras keras_applications keras_preprocessing plp list
python -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
python -c "import keras; print( keras.__version__ )"
python -c "import cv2; print( cv2.__version__ )"
Anaconda では,conda 形式の Python パッケージを、簡単に扱うことができる. 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
次のコマンドを実行.
source activate ai
conda install -y numpy scipy h5py scikit-learn scikit-image matplotlib seaborn pandas pandasql pillow conda install -y jupyter pytest docopt pyyaml cython
※ mtcnn については https://github.com/open-face/mtcnn
mkdir /usr/local sudo chown $USER /usr/local cd /usr/local rm -rf imutils rm -rf mtcnn
python -c "import imutils; print( imutils.__version__ )"
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 mtcnn; print( mtcnn.__version__ )"
mkdir /usr/local sudo chown $USER /usr/local cd /usr/local rm -rf folium rm -rf python-overpy rm -rf exif-py rm -rf haversine
cd /usr/local git clone https://github.com/python-visualization/folium cd folium python setup.py build python setup.py install cd /usr/local git clone https://github.com/DinoTools/python-overpy cd python-overpy python setup.py build python setup.py install cd /usr/local git clone https://github.com/ianare/exif-py cd exif-py python setup.py build python setup.py install cd /usr/local git clone https://github.com/mapado/haversine cd haversine python setup.py build python setup.py install cd /usr/local git clone https://github.com/Turbo87/utm cd utm python setup.py build python setup.py install
※ 下から必要なものを選んでインストール
conda install -y chainer conda install -y graphviz conda install -y pydot conda install -y yaml conda install -y flask conda install -y django conda install -y sympy conda install -y sqlite conda install -y redis conda install -y gensim conda install -y pylint conda install -y bz2file
Windows でのインストール手順は「OpenBLAS のインストール(ソースコードを使用)(clang, flang を利用)(Windows 上)」で説明している.
mkdir /usr/local sudo chown $USER /usr/local cd /usr/local rm -rf dlib
※ Anaconda3 の Python 環境を有効にしたいときは、次のように操作する. 「activate ai 」は Python 環境(名前はai)を有効にするためのコマンド(各自の環境の名前にあわせること)
source activate ai
cd /usr/local git clone https://github.com/davisking/dlib cd dlib python setup.py build python setup.py install新規作成された Python 環境で、face_recognition, msgpack, geopandas のインストール
前準備として, Build Tools for Visual Studio 2022 (ビルドツール for Visual Studio 2022)もしくはVisual Studio 2022 のインストールを終えておくこと.
- 端末を開く
- (オプション)Anaconda をインストールしていて、Anaconda3 の Python 環境を有効にしたいときの操作
※ Anaconda3 の Python 環境を有効にしたいときは、次のように操作する. 「activate ai 」は Python 環境(名前はai)を有効にするためのコマンド(各自の環境の名前にあわせること)
source activate ai- インストールディレクトリを空にする
mkdir /usr/local sudo chown $USER /usr/local cd /usr/local rm -rf face_recognition rm -rf msgpack rm -rf geopandas- インストール
cd /usr/local git clone https://github.com/ageitgey/face_recognition cd face_recognition python setup.py build python setup.py install cd /usr/local git clone https://github.com/msgpack/msgpack-python cd msgpack-python python setup.py build python setup.py install cd /usr/local git clone https://github.com/geopandas/geopandas cd geopandas python setup.py build python setup.py install