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 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．

• 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)
• Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook): Web ブラウザで動くデータ解析環境. Python, Julia, Ruby, R, Lua, LuaJIT, Haskel, Scala,Go, JavaScript, node.js, bash などに対応．
  
• Anaconda Navigator: アプリケーションの起動や管理などができるアプリケーション
  

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

• 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

1. Anaconda3 の Web ページを開く

   https://www.anaconda.com

2. 「Get Started」をクリックする．
   
3. 「Download Anaconda installers」をクリックする．
   
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

   
5. ファイルのダウンロードが始まる．
   
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．
   
8. ライセンス条項の画面
   
9. インストールタイプは「All Users」を選び，「Next」をクリック．
   
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。

    
11. インストールを開始したいので，「Install」をクリック．
    • 「Add Anaconda3 to the system PATH environment variable」のチェックを外す．

      チェックすると，あとで使いにくくなる（Anaconda3 に同封のプログラムにパスを通すと使いにくくなる）と考えている．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．

    • 「Register Anaconda3 as the system Python 3.9」のチェックを外す．

      チェックすると，あとで使いにくくなると考えている．Windows のシステム Python が必要であるときは，別に Python のインストール: 別ページ »で説明を行う．

    

    ※ 「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

    
12. インストールが始まる．

    しばらく待つ

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

    
15. インストール完了の確認
    
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．
    

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．
   
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)
   

   

   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

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
   
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
   

   

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) 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）

   

   「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．

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

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

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) を管理者として実行する．
   
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
   

   

   ※ 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
   

   
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__ )"
   

   
4. (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())"
   

   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．

   

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）．

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）．

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＞

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

修正後

修正前

修正後