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PyCharm のインストール,PyCharm 内の Python 環境にパッケージをインストール(Windows上)

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ユースケース:PyCharm を使いたい.PyCharm 内の Python 環境にパッケージをインストールして使いたい

PyCharm は Python 用のプログラム開発環境.プロジェクトごとに孤立した Python 環境が作られることが特徴. この Web ページでは、Windows での PyCharm のインストール手順をスクリーンショットなどで説明する.

目次

  1. 前準備
  2. Windows で PyCharm のインストール
  3. PyCharm で Python コンソールや端末を使う
  4. PyCharm 内の Python 環境にパッケージをインストール
  5. Windows の PyCharm でシステム Python(Windows にインストールした Python)を使う
  6. Windows の PyCharm で virtualenv の Python 環境を使う

前準備

Python のインストール


Windows で PyCharm のインストール

  1. PyCharm の Web ページを開く

    https://www.jetbrains.com/pycharm

  2. Download」をクリック

  3. Community」を選ぶ。「DOWNLOAD」をクリック

  4. ダウンロードが始まる

  5. ダウンロードした .exe ファイルを実行

  6. ようこそ画面では、「Next」をクリック

  7. インストールディレクトリは既定(デフォルト)のままでよい。「Next」をクリック。

  8. 設定を行い、「Next」をクリック。

  9. スタートメニューフォルダーは、既定(デフォルト)のままでよい。「Next」をクリック。

  10. インストールが始まる

  11. インストール終了の確認

  12. 初回起動時の設定を行いたいので、起動する

    起動するには、Windowsのスタートメニューの「JetBrains」の下の「JetBrains PyCharm Comunity Edition

  13. 設定をインポートするかの画面が出る

  14. UI テーマを選ぶ

  15. 必要に応じて、追加のプラグインを選ぶ

    Anaconda を使いたい場合

    「Customize PyCharm」の画面が出る。既定(デフォルト)のままでよい。 「Start using PyCharm」をクリック

  16. PyCharm の画面では「Create New Project」を選ぶ

  17. プロジェクトのファイルを置くディレクトリ(フォルダ)の設定画面

    このとき,「Create」が動かないというときは, Python のインストールが終わっていない可能性がある.

  18. 画面が現れる


PyCharm で Python コンソールや端末を使う

Python コンソール

  1. Python コンソールを使いたいときは、 「View」→ 「Tool Windows」→ 「Python Console」と操作する。

    Python コンソールの画面が現れる。この Python コンソールが使う python.exe (Python)は、システムPythonではなく, PyCharm のプロジェクトのファイルを置くディレクトリ(フォルダ)の中に作られていることがわかる。

端末

  1. PyCharm で端末を使いたいときは、 「View」→ 「Tool Windows」→ 「Terminal」と操作する。

  2. 端末で,「where python」を実行してみる.

    PyCharm は、既定(デフォルト)では、PyCharm 内の Python 環境を使用していることが確認できる

  3. 端末なので,pip コマンドも利用できる.


PyCharm 内の Python 環境にパッケージをインストール

PyCharm 内の Python 環境に,種々のパッケージを整える

Python の主要パッケージのインストール

  1. PyCharm で端末を開く

    PyCharm で端末を使いたいときは、 「View」→ 「Tool Windows」→ 「Terminal」と操作する。

  2. Python の主要パッケージのインストール
    pip install -U setuptools numpy scipy h5py scikit-image pillow matplotlib seaborn bokeh pandas-bokeh ggplot plotly prettyplotlib pandas statsmodels scikit-learn pybrain3 pylearn pymc3 sympy csvkit jupyter pytest docopt pyyaml cython spyder firebase-admin googletrans google-cloud-vision gpyocr azure-cognitiveservices-vision-computervision
    

TensorFlow, Keras, Python 用 OpenCV のインストール

TenforFlow を GPU で動かすか決める

TenforFlow を GPU で動かすには, CUDA Compute Capability 3.5 以上に適合するグラフィックスカード、NVIDIA グラフィックスカードのドライバのインストールが必要である. そして, NVIDIA グラフィックスカード・ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN のインストールが必要である.

インストール手順

  1. PyCharm で端末を開く

    PyCharm で端末を使いたいときは、 「View」→ 「Tool Windows」→ 「Terminal」と操作する。

  2. 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,次の操作でアンインストールを行っておく.

    pip uninstall -y tensorflow tensorflow-gpu keras
    

  3. TensorFlow, Keras, Python 用 OpenCV のインストール

    pip install -U tensorflow-gpu keras opencv-python
    


    (以下省略)

    TenforFlow を GPU で動かさない場合には,次のコマンドを実行すること

    pip install -U tensorflow keras opencv-python
    


    (以下省略)

  4. TensorFlow のバージョン確認

    Anaconda 3 内の Python を意図せずに使ってしまうことが無いように「python」でなく「py」を使う. 「py」は Windows の Pythonランチャー

    ※ 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

    py -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
    

    TenforFlow GPU 版がうまくインストールできない場合

    次の Web ページには,pip を用いて TenforFlow をインストールするときの CUDA ツールキット,cuDNN SDK のバージョン指定の情報がある. 例えば,tenforflow 1.13 では・ CUDA ツールキットのバージョンは 10.0(10.1 は動かない),cuDNN SDK のバージョンは 7.4.1 以上の情報がある.

    https://www.tensorflow.org/install/gpu#pip_package

  5. keras 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

    py -c "import keras; print( keras.__version__ )"
    

  6. (GPU 版の TenforFlow を使うときのみ)GPU が認識できてるかの確認

    py -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())"
    

    次のように「device_type: "GPU"」があれば,GPUが認識できている.

TenforFlow, Keras の動作確認

  1. 前準備として h5py, pillow のインストール

    PyCharm の端末で,次のコマンドを実行

    pip install -U h5py pillow
    

  2. PyCharm の端末に,プロジェクトのディレクトリが表示されているので確認する

  3. この Web ページでは、次の画像を使うことにする

    この画像を, 「プロジェクトのディレクトリ」に, 2071.png のようなファイル名で保存しておく

  4. Python プログラムを動かす

    PyCharmPython コンソールを使う

    Python コンソールを使いたいときは、 「View」→ 「Tool Windows」→ 「Python Console」と操作する。

    VGG を使うプログラム。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。

    import h5py
    from keras.preprocessing import image
    from keras.applications.vgg16 import VGG16
    from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
    import numpy as np
    
    m = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
    
    img_path = '2071.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) 
    

    InceptionV3 を使うプログラム。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。

    import h5py
    from keras.preprocessing import image
    from keras.applications.inception_v3 import preprocess_input, decode_predictions, InceptionV3
    import numpy as np
    
    m = InceptionV3(weights='imagenet')
    
    img_path = '2071.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]))
    

Dlib のインストール

  1. PyCharm で端末を開く

    PyCharm で端末を使いたいときは、 「View」→ 「Tool Windows」→ 「Terminal」と操作する。

  2. Dlib 19.17 のインストール
    pip install dlib==19.17
    


Windows の PyCharm でシステム Python(Windows にインストールした Python)を使う

PyCharm は、既定(デフォルト)では、PyCharm 内の Python 環境を使用している。 システムPython(Windows にインストールした Python)を使いたいときは、次のように操作する

Anaconda を使いたい場合

「PyCharm for Anaconda Community Edition」をインストールしたときは、既定(デフォルト)では、「プロジェクト名」の名前が付いた隔離されたPython環境を使うようになっている。 ここの手順により、隔離されたPython環境使わないようにする。 隔離されたPython環境使いたい場合には、ここの手順を行わないこと。

  1. PyCharm で 「File」→ 「Settings」と操作する

  2. Project: <プロジェクト名>」を展開。 「Project Interpreter」をクリック。

  3. 右上の設定ボタンをクリック。 「Add ...」を選ぶ。

  4. System Interpreter」をクリック。

  5. システムの Pythonを使いたいので、 「OK」をクリック。

    いま追加した Python のファイル名とディレクトリ名を覚えておくこと(次の設定で使うので)。

    Anaconda を使いたい場合には Anaconda の Python を設定する

    C:\ProgramData\Anaconda3\python.exe」のように設定し、 「OK」をクリック

  6. Project Interpreter のメニューで、いま追加した Pythonを選ぶ

  7. 今度は、「Build, Execution, Deployment」を展開。 そして「Concole」を展開。 「Python Concole」をクリック。

  8. Python interpreterのプルダウンメニューで、 先ほど設定した python.exeを選ぶ。「OK」をクリック。

  9. Project Interpreter のメニューで、いま追加した Pythonを選ぶ

    Anaconda を使いたい場合には Anaconda の Python を設定する

  10. PyCharm の Python コンソールを起動しなおす(あるいは PyCharm を起動し直す)と、 Pythonが変化したことが確認できる

    ※ PyCharm の Python コンソールを起動しなおすときは、左の「赤い四角」をクリックして、Python コンソールを停止し、 左の「+」をクリックして Python コンソールを起動する


Windows の PyCharm で virtualenv の Python 環境を使う

  1. 次のようにして、Windows の virtualenv を使って、Python仮想環境を作っていたとする
    mkvirtualenv hoge
    

    このときの表示で、「C:\Users\user\Envs\hoge\Scripts\python.exe」が作られることが確認できる。 (「C:\Users\user\Envs\hoge」のところを確認しておくこと)

  2. PyCharm で 「File」→ 「Settings」と操作する

  3. Project: <プロジェクト名>」を展開。 「Project Interpreter」をクリック。

  4. 右上の設定ボタンをクリック。 「Add ...」を選ぶ。

  5. System Interpreter」をクリック。

  6. 先ほど調べた「C:\Users\user\Envs\hoge\Scripts\python.exe」を設定

    virtualenv 配下の python.exe を設定している

  7. OK」をクリック。

  8. 今度は、「Build, Execution, Deployment」を展開。 そして「Concole」を展開。 「Python Concole」をクリック。

  9. Python interpreterのプルダウンメニューで、 先ほど設定した python.exeを選ぶ。「OK」をクリック。

  10. PyCharm の Python コンソールを起動しなおす(あるいは PyCharm を起動し直す)と、 Pythonが変化したことが確認できる