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】
※ Anaconda3 の配下には,Python の仮想環境が自動で設定される(「conda create」により,Python の仮想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 と両立できる.但し,Windows の Python ランチャーの機能を使って,どの Python を使うのかは常に意識を払う.
関連 Web ページ:
先人に感謝.
Anaconda3 は,Anaconda Inc. 社が提供している Python バージョン 3 のための総合的なソフトウェアであり言語処理系,開発ツール,パッケージ管理ツールである conda,さらに主要な Python パッケージ群が一体化されている.主な同封アプリケーションは次の通りである.
conda は Python のパッケージおよび環境管理システム
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.
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.
※ 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。
しばらく待つ
https://www.anaconda.com/pycharm
print(1 + 2)
今度は,次の Python プログラムを実行する
import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') x = [1, 2, 3, 4] y = [3, 5, 2, 4] plt.scatter(x, y)
conda list numpy
「conda-forge」は入っていないはずだが,念のため実行する.
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
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: 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.
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
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__ )"
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
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
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>
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