トップページインストール,使い方Windows の種々のソフトウェア(インストール,使い方)winget を用いて,Windows での主要なソフトウェアのインストールと設定(winget を使用)(Windows 上)

winget を用いて,Windows での主要なソフトウェアのインストールと設定(winget を使用)(Windows 上)

タイトルに「winget を用いて」と書きました. winget を用いて簡単にインストールできるものは,winget を使います. winget を使ってインストールでないものについては,なるべくコマンドを使って(なるべくマウスなど使わずに)簡単に確実にインストールできるようにします(なるべく,このページに載っている コマンドのコピー&ペーストでできるようにします). C++ コンパイラのインストールとディープラーニング環境のインストールについては,こまめに動作確認の手順を入れています. ソフトウェアは,私が研究,教育で使ってきて,便利だと実感したものを選んでいます.

目次

  1. Windows での操作(注意点まとめ)
  2. winget のインストール
  3. マイクロソフト Visual Studio Community をインストール(winget を使用)
  4. vcpkg, 各種ライブラリのインストール(vcpkg を使用)
  5. Git, cmake, Wget, 7-Zip をインストール(winget を使用)
  6. NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA cuDNN のインストール
  7. Python 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,Python の種々のパッケージ
  8. numpy, scikit-learn, TensorFlow, Keras, MatplotLib, opencv-python, PyTorch
  9. ディープラーニング応用
  10. 数値演算ライブラリ
  11. エディタ(VisualStudioCode, notepad++, Geany, Sublime Text のインストール)(winget を使用)
  12. 便利な Windows アプリケーションのインストール(winget を使用)
  13. その他
  14. winget でインストール済みのパッケージを一括更新

サイト内のまとめページ

  1. 人工知能応用,データ応用,3次元のまとめ
  2. Windows の使い方
  3. Ubuntu の使い方
  4. Python のまとめ
  5. C/C++ のまとめ
  6. R システムのまとめ
  7. Octave のまとめ

サイト内の主な Windows 関連ページ

Ubuntu のインストール,設定,セットアップ別ページにまとめている.

1. Windows での操作(注意点まとめ)

2. winget のインストール

注意事項. winget を使うと、種々のソフトウェアのインストールが楽になる. このとき、インストールしたソフトウェアの利用条件、ライセンス条項は必ず、確認すること.

  1. Web ブラウザの GitHub の winget-cli のページを開く

    https://github.com/microsoft/winget-cli

  2. 画面右側の「Releases」の下の「Windows Package Manager ...」をクリック
    [image]
  3. Windows Package Manager のページでダウンロードする

    このとき,msixbundle のファイルを選ぶ

    [image]
  4. 画面の指示に従い,インストールを行う
  5. 確認のため,コマンドプロンプトを開き,次のコマンドを実行する.
    winget -v
    
    [image]

winstall を試してみる

  1. https://winstall.app/apps を開き,インストールしたソフトを選ぶ(複数選ぶこともできる).’
  2. 選択が終わったら「Generate script」をクリック.
  3. winget のコマンドが生成されるので,ダウンロード.
  4. コマンドプロンプトを管理者として開きダウンロードしたコマンドを実行.

3. マイクロソフト Visual Studio Community をインストール(winget を使用)

Build Tools for Visual Studio (ビルドツール for Visual Studio)は,Windows で動くMicrosoft の C++ コンパイラーである.

  1. インストール操作

    Windowsコマンドプロンプト管理者として実行し, そこで,次のコマンドを実行(winget を利用してインストール )

    winget install Microsoft.VisualStudio.2022.Community
    

  2. Visual Studio Installer の起動

    起動には,スタートメニューの「Visual Studio Installer」を使うのが便利

  3. Visual Studio Community 2022 で「変更」を選ぶ.

    [image]
  4. C++ によるデスクトップ開発」をチェック.そして,画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート(最新)」をチェックする.その後,「インストール」をクリック.

    [image]
  5. コンパイラの動作確認
    1. まず,エディタを開く. ここではメモ帳 (notepad) を使っている.

      x64 Native Tools コマンドプロンプト で,次のコマンドを実行する. ファイル名は hello.c としている.

      C:
      cd %HOMEPATH%
      notepad hello.c
      

      [image]
    2. いまメモ帳で開いたファイルを, 次のように編集する(コピー&ペーストしてください).そして保存する.
      #include<stdio.h>
      int main() {
          printf("Hello,World!\n");
          printf("sizeof(size_t)=%ld\n", sizeof(size_t));
          return 0;
      }
      

      [image]
    3. x64 Native Tools コマンドプロンプト を新しく開き,次のコマンドを実行

      結果として,「Hello,World!」「sizeof(size_t)=8」と表示されればOK.

      cd %HOMEPATH%
      cl hello.c
      .\hello.exe
      

      実行結果例

      [image]

4. vcpkg, 各種ライブラリのインストール(vcpkg を使用)

  1. vcpkg のインストール

    Windows では,コマンドプロン プトを管理者として実行し, 次のコマンドを実行する.

    このとき,「cmake の使用時に "-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=C:/vcpkg/scripts/buildsystems/vcpkg.cmake" を使う」のように表示されるので,確認する.

    cd c:\
    git clone https://github.com/microsoft/vcpkg
    .\vcpkg\bootstrap-vcpkg.bat
    .\vcpkg\vcpkg integrate install  
    
  2. コマンドプロンプトを管理者として開き次のコマンドを実行する.
    c:\vcpkg\vcpkg --triplet x64-windows install blas ceres eigen3 ffmpeg freetype harfbuzz lapack lapack-reference libiconv libjpeg-turbo libpng lz4 ogre openblas[threads] opengl openjpeg pcre pthread qt5-base tbb tiff
    c:\vcpkg\vcpkg --triplet x64-windows install onednn intel-mkl boost ideep nccl onnx
    
  3. Windowsシステム環境変数 Pathに,c:\vcpkg\installed\x64-windows\bin追加することにより,パスを通す

    コマンドプロンプトを管理者として開き, 次のコマンドを実行する.

    call powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\vcpkg\installed\x64-windows\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
    

5. Git, cmake, Wget, 7-Zip をインストール(winget を使用)

Git, cmake, Wget, 7-Zip は,ダウンロード,展開(解凍),ビルドのときに便利である.

  1. Windowsコマンドプロンプト管理者として実行し, そこで,次のコマンドを実行(winget を利用してインストール )

    [image]
  2. Git, cmake, Wget, 7-Zip の情報を確認
    winget search git
    winget search cmake
    winget search wget
    winget search 7zip
    
  3. Git, cmake, Wget, 7-Zip をインストール

    実行のとき,エラーメッセージが出ないことを確認すること.インストール中の表示をよく確認すること.

    winget install Git
    winget install CMake
    winget install 7zip
    winget install GnuWin32.Wget
    
  4. Windowsシステム環境変数 Pathに,C:\Program Files\CMake\bin, C:\Program Files\7-Zip, C:\Program Files (x86)\GnuWin32\bin追加することにより,パスを通す

    コマンドプロンプトを管理者として開き, 次のコマンドを実行する.

    call powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";C:\Program Files\CMake\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
    call powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";C:\Program Files\7-Zip\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
    call powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";C:\Program Files (x86)\GnuWin32\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
    
  5. Windowsシステム環境変数 Path の確認

    新しくコマンドプロンプトを開き, そのコマンドプロンプトで,次のコマンドを実行する.エラーメッセージが出ないことを確認.

    where git
    where git-gui
    where cmake
    where cmake-gui
    where 7z
    where wget
    

    [image]

6. NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA cuDNN 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. NVIDIA CUDA ツールキット は,NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである. 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.

以下,インストールの注意点をまとめている. インストールと動作確認の詳細別ページで説明している.

① TensorFlow, PyTorch が必要とするNVIDIA CUDA ツールキットとNVIDIA cuDNN のバージョンの確認

② NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN のインストール

Windows での NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.8,NVIDIA cuDNN v8.6 のインストールと動作確認: 別ページで説明している.

古いバージョンの NVIDIA CUDA ツールキットNVIDIA cuDNN のインストールも,だいたい,同じ手順になる.

以下,インストールの注意点をまとめている.

③ NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN のインストールでの注意点まとめ

NVIDIA ドライバのインストールでの注意点まとめ(Windows 上)
NVIDIA CUDA ツールキットのインストールでの注意点まとめ(Windows 上)
NVIDIA cuDNN のインストールのインストールでの注意点まとめ(Windows 上)

7. Python 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,Python の種々のパッケージ

① インストールする Python のバージョンの確認

TensorFlow,PyTorch のバージョンは何でもよい場合(TensorFlow,PyTorch の特定のバージョンを必要としない場合,あるいは,TensorFlow,PyTorch を必要としない場合)

TensorFlow,PyTorch のバージョンは何でも良い場合は, Python のバージョンはわりと自由に選ぶことができる. 2022年10月時点では, Python 3.10 を使う.

Python 3.10 の根拠:

使用したい TensorFlow, PyTorch が決まっている場合(あるいは,古いバージョンの Python を使いたい場合)

使用したい TensorFlow, PyTorch が決まっている場合(あるいは,古いバージョンの Python を使いたい場合)では, 次により, Python, TensorFlow, PyTorch のバージョンの組み合わせを確認する.

② Python のインストール

Python のインストールでの注意点

インストール手順の詳細(別ページ)

Windows での Python のインストール: 別ページで説明している.

Python の公式ページ

http://www.python.org/

③ pip と setuptools の更新

Windows での pip と setuptools の更新

  1. Windows で,コマンドプロンプト管理者として開く

    Windowspip を実行するときは,コマンドプロンプトコマンドプロンプトを管理者として開き,それを使って pip を実行することにする.

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページで説明している.

  2. 次のコマンドを実行する.
    python -m pip install -U pip setuptools
    

    [image]

【pip の利用】

Windows では,pip は,次のコマンドで起動できる:

pip または python -m pip または py -3.10 -m pip のようにバージョン指定.

Windows では,管理者として実行.

④ Python 開発環境として,Python コンソール(Jupyter Qt Console), Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder のインストール

Windows での Python 開発環境のインストール

  1. Windows で,コマンドプロンプト管理者として開く

    Windowspip を実行するときは,コマンドプロンプトコマンドプロンプトを管理者として開き,それを使って pip を実行することにする.

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページで説明している.

  2. 次のコマンドを実行する.

    python -m pip install -U pip setuptools jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext PyQt5 nteract_on_jupyter spyder
    

    [image]

⑤ Jupyter Qt Console, NTeract が起動できるかを確認

  1. numpy, matplotlib のインストール

    Windows では,コマンドプロン プトを管理者として実行し, 次のコマンドを実行する.

    pip install -U numpy matplotlib
    
  2. Jupyter Qt Console の起動チェック

    新しくコマンドプロンプトを開き,次のコマンドを実行する. Jupyter Qt Console が開けば OK.

    jupyter qtconsole
    

  3. 確認のため,Jupyter Qt Console で,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
    
    x = np.linspace(0, 6, 100)
    plt.style.use('default')
    plt.plot(x, np.sin(x))
    

  4. nteract の起動チェック

    新しくコマンドプロンプトを開き,次のコマンドを実行する. ntetact が開けば OK.

    jupyter nteract
    

  5. 確認のため,nteract で,次の Python プログラムを実行してみる.

    そのために「Start a new notebook」の下の「Python」をクリック,次のプログラムを入れ実行.

    import numpy as np
    %matplotlib inline
    import matplotlib.pyplot as plt
    import warnings
    warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
    
    x = np.linspace(0, 6, 100)
    plt.style.use('default')
    plt.plot(x, np.sin(x))
    

  6. Juypter Notebook で,保存のときに,.py ファイルと .ipyrb ファイルが保存されるように設定.(この設定を行わないときは .ipyrb ファイルのみが保存される)
    1. 次のコマンドで,設定ファイルを生成

      jupyter notebook --generate-config
      
    2. jupyter/jupyter_notebook_config.py を編集し,末尾に,次を追加

      c.NotebookApp.contents_manager_class = "jupytext.TextFileContentsManager"

    3. jupyter notebook を起動し,Edit, Edit Notbook Manager を選ぶ.次のように設定する.

      "jupytext": {"formats": "ipynb,py"}

⑥ numpy, scikit-learn を使ってみる

⑦ Python の種々のパッケージ

その他,Python パッケージは,必要なものをインストール.次に手順を例示している. 利用者で判断すること.

8. numpy, scikit-learn, TensorFlow, Keras, MatplotLib, opencv-python, PyTorch

TensorFlow 2.10 (GPU 対応可能), Keras, MatplotLib, Python 用 opencv-python のインストール

設定の要点

システム環境変数 TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH の設定: true

  1. Windows で,コマンドプロンプト管理者として開く

    コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページで説明している.

  2. 使用する Python のバージョンの確認
    python --version
    

    [image]
  3. pip と setuptools の更新

    ※ 「 python -m pip install ...」は,Python パッケージをインストールするためのコマンド.

    python -m pip install -U pip setuptools
    

    [image]
  4. TensorFlow 関係のパッケージのアンインストール操作

    トラブルの可能性を減らすために,関係のパッケージのアンインストールを行っておく.

    Windowspip を実行するときは,コマンドプロンプトコマンドプロンプトを管理者として開き,それを使って pip を実行することにする.

    python -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow-text tf-models-official tf_slim tensorflow_datasets tensorflow-hub keras keras-tuner keras-visualizer
    

    [image]
  5. TensorFlow 2.10 (2.10 は,2022/10 時点の TensorFlow の最新版) ,Keras, 関連ソフトウェアのインストール

    pip を用いてインストール

    python -m pip install -U tensorflow tf-models-official tf_slim tensorflow_datasets tensorflow-hub keras keras-tuner keras-visualizer
    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
    

    [image]
    (以下省略)
  6. MatplotLib, Python 用 opencv-python のインストール

    pip を用いてインストール

    python -m pip install -U  numpy pillow pydot matplotlib seaborn pandas scipy scikit-learn scikit-learn-intelex opencv-python opencv-contrib-python
    
  7. 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]

    次のようなメッセージが出た場合には,メッセージに従い, NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキットNVIDIA cuDNN のインストールを行う. 但し,GPU がない場合には,このメッセージを無視する.

    [image]
  8. TensorFlow パッケージの情報の表示

    pip show tensorflow
    

    [image]
  9. (GPU を使うとき) TensorFlow からGPU が認識できているかの確認

    TensorFlow が GPU を認識できているかの確認は,端末で,次を実行して行う.

    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]

    ここで,GPU があるのに,TensorFlow から認識されていないかもしれない. TensorFlow GPU 版が指定するバージョンの NVIDIA CUDA ツールキットNVIDIA cuDNN がインストールされていないことが原因かも知れない.

    TensorFlow 2.5 の GPU 版での,cuDNN のバージョンは 8.2TensorFlow 2.4 の GPU 版での,cuDNN のバージョンは 8.0.5TensorFlow 2.3, 2.2, 2.1 の GPU 版での,cuDNN のバージョンは 7.6.そして,TensorFlow 1.13 以上 TensorFlow 2.0 までの GPU 版での,cuDNN のバージョンは7.4 が良いようである.

    Windows での NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.8,NVIDIA cuDNN v8.6 のインストールと動作確認: 別ページで説明している.

  10. Windowsシステム環境変数 TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH に,true を設定

    コマンドプロンプトを管理者として開き, 次のコマンドを実行する.

    call powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH\", \"true\", \"Machine\")"
    

    [image]

② TensorFlow, Keras, VGG 16, InceptionV3, Imagenet による画像分類を試してみる

  1. 前準備として h5py, pillow のインストール

    python -m pip install -U h5py pillow
    
  2. 画像の準備

    10.png のようなファイル名で保存しておく

    [image]
  3. Python プログラムの実行
    cd <画像を置いたディレクトリ>
    python  
    

    [image]
  4. VGG 16, Imagenet による学習済みの重みデータによる画像分類を試してみる

    次のプログラムをコピー&ペースト

    Kerasのサイトで公開されているものを少し書き換えて使用。

    「'10.png'」のところは,実際に使用する画像ファイル名に書き換えること.

    import h5py
    from tensorflow.keras.preprocessing import image
    from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
    from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_input
    import numpy as np
    
    m = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
    
    img_path = '10.png'
    img = image.load_img(img_path, target_size=(299, 299))
    x = image.img_to_array(img)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    x = preprocess_input(x)
    
    features = m.predict(x)
    print(features) 
    

    [image]

    python の終了は「exit()」

  5. InceptionV3, Imagenet による学習済みの重みデータによる画像分類を試してみる

    次のプログラムをコピー&ペースト

    Kerasのサイトで公開されているものを少し書き換えて使用。

    「'10.png'」のところは,実際に使用する画像ファイル名に書き換えること.

    import h5py
    from tensorflow.keras.preprocessing import image
    from tensorflow.keras.applications.inception_v3 import preprocess_input, decode_predictions, InceptionV3
    import numpy as np
    
    m = InceptionV3(weights='imagenet')
    
    img_path = '10.png'
    img = image.load_img(img_path, target_size=(299, 299))
    x = image.img_to_array(img)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    x = preprocess_input(x)
    
    preds = m.predict(x)
    
    print('Predicted:')
    for p in decode_predictions(preds, top=5)[0]:
        print("Score {}, Label {}".format(p[2], p[1]))
    

    [image]

    python の終了は「exit()」

③ PyTorch, Torchvision, Caffe2

Web ブラウザで最新情報を確認ののち,所定のコマンドによりインストールを行う.

PyTorch の URL: https://pytorch.org/

  1. PyTorch の「はじめよう」の Web ページを開く

    https://pytorch.org/get-started/locally/

  2. 種類を選ぶ

    Windows, pip, Python,NVIDIA CUDA ツールキット 11.3 以上 での実行例

    NVIDIA CUDA ツールキットのバージョンは一致するものを選ぶ. 選択肢として出てこないという場合には, 「install previous versions of PyTorch」をクリックし,そのページの記載に従う.

    [image]
  3. 「Run the command」のところに,コマンドが表示されるので確認する

    [image]
  4. 表示されたコマンドを実行.「pip3」は「python -m pip」に読み替える.

    コマンドプロンプトを管理者として開き次のように,コマンドを実行

    Windows での pip の実行では,コマンドプロンプト管理者として実行することにする.

    Windowspip を実行するときは,コマンドプロンプトコマンドプロンプトを管理者として開き,それを使って pip を実行することにする.

    python -m pip install -U torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
    

    [image]
  5. その結果,エラーメッセージが出ていないことを確認.
  6. PyTorch のバージョン確認

    端末で,次のコマンドを実行する.

    ※ バージョン番号が表示されれば OK.

    python -c "import torch; print( torch.__version__ )"
    

    [image]
  7. PyTorch の動作確認

    https://pytorch.org/get-started/locally/ に記載のサンプルプログラムを実行してみる

    Python プログラムの実行

    from __future__ import print_function
    import torch
    x = torch.rand(5, 3)
    print(x)
    exit()
    

    [image]
  8. GPU が動作しているか確認

    次の Python プログラムを実行して確認.

    import torch
    torch.cuda.is_available()
    exit()
    

    [image]

9. ディープラーニング応用

9.1 dlib, face_recognition(顔検出,顔のアラインメント,顔のランドマーク,顔認識その他)

関連する外部ページ

インストール手順の詳細(別ページ)

Dlib のインストール操作

Windows では,コマンドプロン プトを管理者として実行し, 次のコマンドを実行する.

11.7」のところは,実際にインストールしている NVIDIA CUDA ツールキットのバージョンにあわせること.

cd C:\
rmdir /s /q dlib
git clone https://github.com/davisking/dlib
cd dlib
rmdir /s /q build
mkdir build
cd build
del CMakeCache.txt
cmake .. -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -T host=x64 ^
    -DCUDA_SDK_ROOT_DIR="c:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.7" ^
    -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR="c:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.7" ^
    -D CUDA_NVCC_FLAGS="-allow-unsupported-compiler" ^
    -DCUDA_NVCC_FLAGS_DEBUG="-allow-unsupported-compiler" ^
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=c:/dlib ^
    -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1 

cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL

python -m pip uninstall -y dlib
cd C:\
cd dlib
python setup.py build 
python setup.py install 
python -c "import dlib; print( dlib.__version__ )"

call powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\dlib\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"

cd C:\dlib
cd python_examples
curl -O http://dlib.net/files/mmod_human_face_detector.dat.bz2
curl -O http://dlib.net/files/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2
curl -O http://dlib.net/files/shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
curl -O http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x mmod_human_face_detector.dat.bz2
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
del mmod_human_face_detector.dat.bz2
del dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2
del shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
del shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

Dlib の動作確認のため,次を実行.エラーメッセージが出ずに,顔検出の結果が表示されれば OK とする.

cd C:\dlib
cd python_examples
python cnn_face_detector.py mmod_human_face_detector.dat ..\examples\faces\2007_007763.jpg

[image]

[image]

face_recognition のインストール操作

Windows では,コマンドプロン プトを管理者として実行し, 次のコマンドを実行する.

cd %HOMEPATH%
rmdir /s /q face_recognition
git clone https://github.com/ageitgey/face_recognition
cd face_recognition
copy C:\dlib\python_examples\shape_predictor_68_face_landmarks.dat .
python setup.py build
python setup.py install 

face_recognition の動作確認のため,次を実行.エラーメッセージが出ずに,顔識別の結果が表示されれば OK とする.

mkdir %HOMEPATH%\face_recognition\known_people
mkdir %HOMEPATH%\face_recognition\unknown_pictures
copy %HOMEPATH%\face_recognition\examples\biden.jpg %HOMEPATH%\face_recognition\known_people
copy %HOMEPATH%\face_recognition\examples\obama.jpg %HOMEPATH%\face_recognition\known_people
copy %HOMEPATH%\face_recognition\examples\two_people.jpg %HOMEPATH%\face_recognition\unknown_pictures
cd %HOMEPATH%\face_recognition
face_recognition --show-distance true known_people unknown_pictures

[image]

9.2 ipazc/mtcnn(顔検知)

関連する外部ページ

ipazc/mtcnn のインストール手順(Windows 上)

  1. インストール

    Windows では,コマンドプロン プトを管理者として実行し, 次のコマンドを実行する.

    Windowspip を実行するときは,コマンドプロンプトコマンドプロンプトを管理者として開き,それを使って pip を実行することにする.

    python -m pip install git+https://github.com/ipazc/mtcnn.git
    python -c "import mtcnn; print(mtcnn.__version__)"
    
  2. 動作確認

    Windows で,コマンドプロンプトを実行. 次のコマンドを実行

    cd C:\dlib
    python
    

    次の Python プログラムを実行

    mtcnn の公式ページのプログラムを使用 (https://github.com/ipazc/mtcnn)

    from mtcnn import MTCNN
    import cv2
    
    img = cv2.cvtColor(cv2.imread("./examples/faces/2007_007763.jpg"), cv2.COLOR_BGR2RGB)
    detector = MTCNN()
    detector.detect_faces(img)
    

    [image]

9.3 OpenPose (人体の姿勢推定,指のポーズ推定)

関連する外部ページ

インストール手順の詳細(別ページ)

OpenPose の動作確認のため,次を実行.エラーメッセージが出ずに,検出の結果が表示されれば OK とする.

cd C:\openpose-1.7.0-binaries-win64-gpu-python3.7-flir-3d_recommended
cd openpose
bin\OpenPoseDemo.exe --video examples\media\video.avi

[image]

9.4 Tesseract OCR 5 (文字認識)

関連する外部ページ

インストール手順の詳細(別ページ)

9.5 matterplot/masked_rcnn (画像のセグメンテーション)

matterplot/masked_rcnn の URL: https://github.com/matterport/Mask_RCNN

Windows では,コマンドプロン プトを管理者として実行し, 次のコマンドを実行する.

python -m pip install scikit-image cython
python -m pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI
cd %HOMEPATH%
rmdir /s /q Mask_RCNN
git clone --recursive https://github.com/matterport/Mask_RCNN
cd Mask_RCNN
python -m pip install -r requirements.txt
python setup.py build
python setup.py install
cd samples/coco

https://github.com/matterport/Mask_RCNN/blob/master/samples/demo.ipynb に記載のプログラムを実行してみる.

9.6 Meshroom(写真測量,フォトグラメトリ)

関連する外部ページ

Meshroom のインストール操作(Windows 上)

9.7 muZero

Windows では,コマンドプロン プトを管理者として実行し, 次のコマンドを実行する.

rmdir /s /q c:\muzero-general
cd c:\
git clone https://github.com/werner-duvaud/muzero-general.git
cd muzero-general
python -m pip install -r requirements.txt

確認のため実行してみる.

python muzero.py
tensorboard --logdir ./results

9.8 OpenAIGym

Windows では,コマンドプロン プトを管理者として実行し, 次のコマンドを実行する.

rmdir /s /q c:\gym
cd c:\
git clone https://github.com/openai/gym.git
cd gym
python -m pip install -e .

10. 数値演算ライブラリ

Intel Performance ライブラリ (Intel oneAPI TBB, Intel oneAPI DNNL, Intel oneAPI MKL, Intel oneAPI IPP, Intel Distribution for Python)

必要な場合にはインストールを行う.このソフトウェアについても,必ず利用条件を確認すること.

10. エディタ(VisualStudioCode, notepad++, Geany, Sublime Text のインストール)(winget を使用)

10.1 インストール手順

Windowsコマンドプロンプト管理者として実行し, そこで,次のコマンドを実行(winget を利用してインストール )

winget install Microsoft.VisualStudioCode
winget install Notepad++
winget install Geany
winget install "Sublime Text 4"

10.2 Visual Studio Code で Python プログラムを扱う

Visual Studio Code はエディタ.軽快動作.操作法は簡単.  プログラム作成に向いた拡張機能が充実.Linux などでも動く.

動画リンク https://www.youtube.com/watch?v=B2QB8gvk11g

10.3 Visual Studio Code の拡張機能

Visual Studio Code拡張機能は,必要なものをインストールする.次に拡張機能を例示している.利用者で判断すること.

12. 便利な Windows アプリケーションのインストール(winget を使用)

12.1 Web ブラウザ,リモート接続(Google Chrome Web ブラウザ, Firefox Web ブラウザ, FileZilla, AWS Command Line インターフェイス, Advanced IP スキャナのインストール)(winget を使用)

Windowsコマンドプロンプト管理者として実行し, そこで,次のコマンドを実行(winget を利用してインストール )

winget install Google.Chrome
winget install Mozilla.Firefox
winget install TimKosse.FileZillaClient
winget install "AWS Command Line Interface"
winget install "Advanced IP Scanner"

12.2 ツール類(Windows Terminal, QuickLook, Everything, Greenshot, Graphviz, draw.io, DeepL, Google Earch Pro, hwinfo のインストール)(winget を使用)

Windowsコマンドプロンプト管理者として実行し, そこで,次のコマンドを実行(winget を利用してインストール )

winget install "Windows Terminal"
winget install QuickLook
winget install Everything
winget install Greenshot
winget install Graphviz
winget install draw.io
winget install DeepL
winget install "Google Earth Pro"
winget install HWiNFO

12.3 リレーショナルデータベースシステム(PostgreSQL, DBeaver のインストール)

Windowsコマンドプロンプト管理者として実行し, そこで,次のコマンドを実行(winget を利用してインストール )

winget install PostgreSQL の利用
winget install DBeaver

12.4 システム環境変数の設定

システム環境変数 Pathに,C:\Program Files\PostgreSQL\13\bin追加することにより,パスを通す

コマンドプロンプトを管理者として開き, 次のコマンドを実行する.

call powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";C:\Program Files\PostgreSQL\13\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"

psql などを扱いやすくするために,Windows のシステムの環境変数を次のように設定する.

postgres.conf の設定例

Windows での設定例.Windows マシンをPostgreSQL 専用に使うとき,そして,メインメモリが 32 GB のときは,それに合わせて設定する.

shared_buffers = 4GB
work_mem = 1GB
shared_memory_type=windows
max_files_per_process = 1000
effective_cache_size = 16GB

パーソナルに使う場合は,オンライントランザクション処理を行わないので,WAL の機能を実質オフににして運用する可能性がある.

wal_level = minimal
archive_mode = off
max_wal_senders = 0

データベースファイルを SSD, NVMe に置くときは,次のように設定

random_page_cost = 1.1

psql の基本操作

SQL の実行手順例

psql を用いてインタラクティブに実行する場合.

psql
create table T (id integer, name text);
insert into T values(1, 'hello');
select * from T;
\q

psql を用いて外部ファイルを実行する場合

psql
\i hoge.sql
\q

DBeaver の使い方

DBeaver での PostgreSQL データベース接続(データベースブラウズができるまで)】

  1. DBeaver を起動
  2. 新しい接続」をクリック

    [image]
  3. 接続タイプを選ぶ

    ここでは,「PostgreSQL の利用」を選んでいる.

    [image]
  4. ドライバファイルをダウンロードする」の画面が出ることがある

    そのときは,次の手順で,ドライバファイルをダウンロードする.

    1. ドライバに関する情報を確認するために,「ドライバの編集」をクリック

      [image]
    2. ドライバに関する情報を確認(URL テンプレート,デフォルトポートなどを確認しておくと,あとで役に立つ場合がある).

      そして,使用するライブラリを選び,「ダウンロードと更新」をクリック.

      [image]
    3. ダウンロード」をクリック.

      [image]
    4. ここで,ダウンロード終了までしばらく時間がかかる場合がある.ダウンロード終了を待つ.
    5. ダウンロードが終了したら,「OK」をクリック.
  5. 次に,Host, Database, ユーザ名, パスワードを設定する.ポート番号を確認する.そして,「終了」をクリック.

    [image]

DBeaver の基本操作

12.5 画像,ビデオ,音声(imagemagick, y2mp3, VLC media player, Openshot, Avidemux, OBS Studio, K-Lite Codec Pack Full のインストール)(winget を使用)

Windowsコマンドプロンプト管理者として実行し, そこで,次のコマンドを実行(winget を利用してインストール )

winget install ImageMagick.ImageMagick
winget install y2mp3
winget install VideoLAN.VLC
winget install OpenShot.OpenShot
winget install Avidemux
winget install OBSProject.OBSStudio
winget install CodecGuide.K-LiteCodecPackFull

12.6 Epic Game Launcher のインストール(winget を使用)

Windowsコマンドプロンプト管理者として実行し, そこで,次のコマンドを実行(winget を利用してインストール )

winget install EpicGames.EpicGamesLauncher

12.7 Blender, MeshLab のインストール(winget を使用)

Windowsコマンドプロンプト管理者として実行し, そこで,次のコマンドを実行(winget を利用してインストール )

winget install BlenderFoundation.Blender
winget install MeshLab

12.8 OpenJDK, Greenfoot, BlueJ のインストール(winget を使用)

Windowsコマンドプロンプト管理者として実行し, そこで,次のコマンドを実行(winget を利用してインストール )

winget install OpenJDK
winget install Greenfoot
winget install BlueJ

12.9 R システム(winget を使用)

Windowsコマンドプロンプト管理者として実行し, そこで,次のコマンドを実行(winget を利用してインストール )

winget install "Microsoft R Open"

12.10 Android Studio (winget を使用)

Windowsコマンドプロンプト管理者として実行し, そこで,次のコマンドを実行(winget を利用してインストール )

winget install "Android Studio"

Android Studio の設定は次のように行う.

12.11 Raspberry Pi Imager (winget を使用)

Windowsコマンドプロンプト管理者として実行し, そこで,次のコマンドを実行(winget を利用してインストール )

winget install "Raspberry Pi Imager"

13. その他

MobaXTerm (リモート接続,X サーバ)

Windows でのインストール手順: 別ページで説明している.

Microsoft Office

インストール手順: Microsoft Office 2019

Windows Sysinernals のデフラグツール,ゼロフィルツール

Windows Sysinernals の URL: https://docs.microsoft.com/ja-jp/previous-versions/bb545021(v=msdn.10)?redirectedfrom=MSDN

sdelete の URL: https://docs.microsoft.com/ja-jp/sysinternals/downloads/sdelete

次のコマンドで,デフラグと,空き領域のゼロフィルを行う.

defrag c:
sdelete -z c:

netcat, sqliteman のインストール

Windowsコマンドプロンプト管理者として実行し、 次のコマンドを実行

C:
mkdir c:\tools
mkdir c:\tools\misc
cd c:\tools\misc
# netcat
del /q master.zip
wget https://github.com/diegocr/netcat/archive/master.zip
 "c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x master.zip
move netcat-master\nc.exe .
rmdir /s /q netcat-master
del /q master.zip
# sqliteman
del /q Sqliteman-1.2.2-win32.zip
wget https://sourceforge.net/projects/sqliteman/files/sqliteman/1.2.2/Sqliteman-1.2.2-win32.zip
 "c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x Sqliteman-1.2.2-win32.zip
move Sqliteman-1.2.2\*.* .
rmdir /s /q Sqliteman-1.2.2
del /q Sqliteman-1.2.2-win32.zip

OSGeo4W 32ビット版

OSGeo4W は,GDAL/OGR,GRASS,OPenEV,uDig,QGIS などの多数のパッケージの組み合わせ

14. winget でインストール済みのパッケージを一括更新

  1. Windows で,新しくコマンドプロンプト管理者として実行する.
  2. 更新の操作

    コマンドプロンプトで,次のコマンドを実行

    winget upgrade --all
    

    [image]
  3. 実行の結果,エラーメッセージが出ていないことを確認する.