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Anaconda 3 2020年2月版(Python 開発環境)と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,NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN,TensorFlow, PyTorch,Dlib をインストールし,人工知能(AI)や顔検出・認識の環境を整える.これは,conda コマンドで簡単にできる

目次

  1. Anaconda3 とは
  2. Anaconda3 のダウンロードとインストール
  3. Anaconda3 の動作確認
  4. インストール済みパッケージの一括更新など
  5. Anaconda 3 で,各種パッケージおよび関連ソフトウェアの追加インストール
  6. Python 3.6 系での既知のバグ

Anaconda3 の配下には,Python の隔離された環境が自動で設定される(「conda create」により,Python の隔離された環境を増やすこともできる).

※ すでに,システムに Python をインストール済みの場合でも,Anaconda3両立できる.但し,Anaconda3 は,SpyderAnaconda プロンプト (Anaconda Prompt) (いずれもスタートメニューから起動できる)から使うことする.(Anaconda3パスを通すのは推奨できない).

関連 Web ページ:

先人に感謝.

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

Anaconda3 とは

Anaconda3 は,Anaconda Inc. 社が提供している Python バージョン 3 の言語処理系,開発環境やツール,管理ツールである conda,主要な Python パッケージを1つにまとめたソフトウェアである.次のアプリケーションも同封されている.

Anaconda3 のダウンロードとインストール

Anaconda3 をダウンロード,インストールして Python 開発環境を整える.この後ろで,NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN,TensorFlow, PyTorch,Dlib をインストールし,人工知能(AI)や顔検出・認識の環境を整える.

ここでの設定

ダウンロードとインストールの手順

  1. Anaconda3 の Web ページを開く

    https://www.anaconda.com

  2. Get Started」をクリックする.

    [image]
  3. Download Anaconda installers」をクリックする.

    [image]
  4. Windows 用の 64 ビットが自動で選択される.

    手動で選択したいときは,下側のボタンをクリック

    [image]
  5. ファイルのダウンロードが始まる.

    [image]
  6. ダウンロードした .exe ファイルを実行

  7. ようこそ画面では,「Next」をクリック.

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  8. ライセンス条項の画面

    [image]
  9. インストールタイプは「All Users」を選び,「Next」をクリック.

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  10. 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。

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  11. インストールを開始したいので,「Install」をクリック.

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    ※ 「Add Anaconda3 to the system PATH environment variable」にチェックした場合は,次のように,システム環境変数 PATH に,自動で追加される

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  12. インストールが始まる.

    しばらく待つ

    [image]
  13. インストール完了の表示.「Next」をクリック.

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  14. PyCharm についての案内が表示されるので確認する

    https://www.anaconda.com/pycharm

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  15. インストール完了の確認

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  16. 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.

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Anaconda3 の動作確認

Python を使ってみる

  1. スタートメニューで Spyder を起動.
  2. Spyder の画面が出る.

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  3. 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)
    

    [image]

    今度は,次の Python プログラムを実行してみる.

    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)
    

    [image]

Anaconda Prompt の確認

  1. スタートメニューで Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を起動.
  2. 画面が開くので確認

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  3. インストール済みパッケージの確認は「conda list」で行う
  4. 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
    

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インストール済みパッケージの一括更新など

  1. Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt)管理者として実行する.

    [image]

    conda 公式のチートシート:

    [image]

    (途中省略)

    [image]

    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.

Anaconda 3 で,各種パッケージおよび関連ソフトウェアの追加インストール

Python パッケージのうち, matplotlib, numpy, scipy, h5py, scikit-learn, scikit-image, seaborn, pandas, pillow, pytest, pyyaml, cython, bokeh, sympy, jupyter, jupyter_console, msgpack-python, rope, wrapt といった主要なものは Anaconda3 に同封されているので,改めてインストールする必要はない.足りないものは,追加インストールする.

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

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 2 のインストール(conda を使用)

TensorFlow: ライブラリ。ニューラルネットワークや深層学習(ディープラーニング)に使用されることが多い。Kerasのバックエンドとして使用されることも多い。

Keras: ニューラルネットワークに関する種々の機能を持つソフトウェア.TensorFlow 2.1 には同封されている.

  1. Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt)管理者として実行する.

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  2. condaを用いてインストール

    GPU 版 TensorFlow 2 をインストールする場合

    conda install -y tensorflow-gpu tensorflow-datasets
    

    [image]

    NVIDIA CUDA ツールキットNVIDIA cuDNN のインストールは自動で行われる.

    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 tensorflow tensorflow-datasets
    

    [image]
  3. 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__ )"
    

    [image]
  4. (GPU を使うとき) TensorFlow が GPU が認識できてるかの確認

    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())"
    

    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.

    [image]

Dlib, OpenCV, PyTorch のインストール

Dlibは,機械学習のアルゴリズムの機能を持つソフトウェアで,顔検出・顔識別なども持つ(詳しくは,別ページにまとめている).

OpenCV (Open Computer Vision Library) は, 実時間コンピュータビジョン (real time computer vision) の アルゴリズムと文書とサンプルコードの集まり.(詳しくは,別ページにまとめている).

PyTorch は人工知能のフレームワーク.

conda install -y opencv pytorch
conda install -y -c conda-forge dlib
conda config --remove channels conda-forge

その他,主要なパッケージのインストール

conda install -y plotly csvkit docopt pyproj flake8 protobuf pymc3
conda install -y -c conda-forge statsmodels 
conda config --remove channels conda-forge

conda パッケージの検索法

conda パッケージの検索

conda search <パッケージ名>

conda クラウド内の他の人の conda パッケージの検索

anaconda search -t conda <パッケージ名>

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Python 3.6 系での既知のバグ

Anaconda で Python 3.6 系のものを使うときの参考情報

参考Webページ https://qiita.com/ruteshi_SI_shiteru/items/be6a58276bdbd67dc096

C:\ProgramData\Anaconda3\pkgs\pip-9.0.3-py36_0\Lib\site-packages\pip\compat\__init__.py をエディタで修正.

※ 「pip-9.0.3-py36_0」のところは違うかも.

修正前

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修正後

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修正前

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修正後

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