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Anaconda 3（Python 開発環境）のインストールと， その Python 2.7 仮想環境に，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，Python 2.7 仮想環境を作り，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．

* Python 2.7 でなく，Python 3 を使いたい場合については，別ページ »で説明

【目次】

  1. Anaconda3 とは
  2. Anaconda3 のインストール（winget を使用）（Windows 上）
  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. 隔離された Python 2.7 仮想環境の作成（conda を使用）
  6. 新規作成された Python 環境を使いたいとき
  7. 隔離された Python 2.7 仮想環境で、インストールの前準備を行う
  8. 隔離された Python 2.7 仮想環境に，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
  9. 隔離された Python 2.7 仮想環境に，各種パッケージのインストール

* 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．

【関連する外部ページ】

【関連項目】 Anaconda3, Anaconda3 のインストール（winget を使用）（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．

Anaconda3 のインストール（winget を使用）（Windows 上）

  1. 次のコマンドを管理者権限のコマンドプロンプトで実行する （手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。

    2. 次のコマンドは，Anaconda3をインストールし，パスを通すものである． 

    winget install --scope machine Anaconda.Anaconda3
powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\Program Files\CMake\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
  2. Windows のスタートメニューに「Anaconda3 (64-bit)」が増え，その下に 「Anaconda Navigator」，「Anaconda Powershell Preompt」，「Anaconda Prompt」，「Jupyter Notebook」，「Reset Spyder Settings」，「Spyder」ができる．

【関連する外部ページ】

【サイト内の関連ページ】

【関連項目】 Anaconda3

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 のエディタに，次の Python プログラムを入れ，実行ボタンをクリックして実行． 
    print(1 + 2)

    今度は，次の Python プログラムを実行する

    「プロット」をクリックして，結果を確認． 

    import matplotlib.pyplot as plt
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 
    conda list
  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」 conda-forgeチャンネルを削除
    • conda updata -y -n base conda: conda を最新版に更新
    • conda update -y anaconda: Anaconda を更新
    • conda update -y --all: すべてのパッケージを更新
    • conda clean -y --allは，パッケージキャッシュの削除

    【関連する外部ページ】 

    conda config --remove channels conda-forge
conda update -y -n base conda
conda update -y anaconda
conda update -y --all
conda clean -y --all

Python の仮想環境の作成（conda を使用）

  1. 今から作成するPython の仮想環境の名前と、Pythonのバージョンを決めておく
  2. Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行する．
  3. 前もって Python をインストールしておく．

    次のコマンドを実行．

    「Proceed ([y]/n) ?」 に対しては Enterキー 

    conda create -n py27 python=2.7
  4. Python 環境が作成できたことを確認 
    conda info -e

これで、もとからの Python 環境と， 新規作成されたPython 環境（Python のバージョン 3，名前は ai）の共存できた。

新規作成された Python 環境を使いたいとき

  1. Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) はコマンドラインインターフェイス を実行．
  2. 次のコマンドを実行し，Python 環境（名前は ai）を有効にする． 
    activate py27

    * もとの Python 環境に戻るときは「exit」

隔離された Python 2.7 仮想環境で、インストールの前準備を行う

いま作成した Python の仮想環境で、パッケージの更新などの前準備を行う

  1. Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行する．
  2. いま作成した Python の仮想環境を有効にする

    次のコマンドを実行． 

    activate py27
  3. Anaconda3 の conda パッケージの更新、古い conda パッケージファイルの削除

    １行ずつ実行

    「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．「CondaKeyError: 'channels' 'conda-forge' ...」というエラーメッセージは無視してよい． 

    conda config --remove channels conda-forge

    conda upgrade -y --all

    conda clean -y --packages
  4. conda の動作確認

    エラーメッセージが出ないことを確認 

    conda info

隔離された Python 2.7 仮想環境に，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

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) を管理者として実行する．
  2. いま作成した Python の仮想環境を有効にする

    次のコマンドを実行． 

    activate py27
  3. 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
  4. 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__ )"
  5. (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

  1. Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行する．
  2. いま作成した Python の仮想環境を有効にする

    次のコマンドを実行． 

    activate py27
  3. condaを用いてインストール
    次のようにしてパッケージをインストールできる． 
    conda install -y matplotlib numpy scipy h5py scikit-learn scikit-learn-intelex scikit-image seaborn pandas pandasql pillow pytest pyyaml cython

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＞

隔離された Python 2.7 仮想環境に，各種パッケージのインストール

Anaconda 3 では，conda 形式の Python パッケージを、簡単に扱うことができる． 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

  1. Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行する．
  2. いま作成した Python の仮想環境を有効にする

    次のコマンドを実行． 

    activate py27
  3. condaを用いてインストール

    numpy, scipy, h5py, sciklit-learn, scikit-image, matplotlib, seaborn, pandas, pillow, jupyter, pytest, docopt, pyyaml, cython のインストール 

    conda install -y numpy scipy h5py scikit-learn scikit-image matplotlib seaborn pandas pandasql pillow
conda install -y jupyter pytest docopt pyyaml cython
  4. imutils, mtcnn のインストール

    * mtcnn については https://github.com/open-face/mtcnn 

    cd /d c:%HOMEPATH%
rmdir /s /q imutils
rmdir /s /q mtcnn

    cd /d c:%HOMEPATH%
git clone https://github.com/jrosebr1/imutils
cd imutils
python setup.py build
python setup.py install 

cd /d c:%HOMEPATH%
git clone https://github.com/ipazc/mtcnn
cd mtcnn
python setup.py build
python setup.py install
  5. python-visualization/folium, DinoTools/python-overpy, ianare/exif-py, mapado/haversine, Turbo87/utm のインストール 
    mkdir c:\pytools
cd c:\pytools
rmdir /s /q folium
rmdir /s /q python-overpy
rmdir /s /q exif-py
rmdir /s /q haversine

    python -m pip install -q git+https://github.com/python-visualization/folium.git

python -m pip install -q git+https://github.com/DinoTools/python-overpy.git
python -c "import overpy; print(overpy.__version__)"

python -m pip install -q git+https://github.com/ianare/exif-py.git
python -c "import exifread; print(exifread.__version__)"

python -m pip install -q git+https://github.com/mapado/haversine.git

python -m pip install -q git+https://github.com/Turbo87/utm.git
  6. その他、各種パッケージのインストール

    * 下から必要なものを選んでインストール 

    conda install -y chainer
conda install -y graphviz
conda install -y pydot
conda install -y yaml
conda install -y flask
conda install -y django
conda install -y sympy
conda install -y sqlite
conda install -y redis
conda install -y gensim
conda install -y cython
conda install -y pylint
conda install -y bz2file
conda upgrade -y --all