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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）

全体構成 人工知能 ３次元，地図 プログラミング 情報工学全般 インストール 支援 連絡先，業績

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. 前準備
  3. Anaconda3 のダウンロードとインストール
  4. Anaconda3 の動作確認
  5. インストール済みパッケージの一括更新など
  6. 隔離された Python 2.7 仮想環境の作成（conda を使用）
  7. 新規作成された Python 環境を使いたいとき
  8. 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
  9. 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
  10. 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

先人に感謝．

Anaconda3 の URL: https://www.anaconda.com

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 のダウンロードとインストール

ここでの設定

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. 「Download」をクリックする．

    [image]
  3. ダウンロードが始まる

    [image]
  4. ファイルのダウンロードが始まる．

    [image]
  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．

    [image]
  7. ライセンス条項の画面

    [image]
  8. インストールタイプは「All Users」を選び，「Next」をクリック．

    [image]
  9. 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。

    [image]
  10. インストールを開始したいので，「Install」をクリック．

    オプションは既定（デフォルト）のままで進める． ※ 「Add Anaconda3 to the system PATH environment variable」をチェックしない．Anaconda3 に同封のプログラムにパスを通すと，使いにくくなる（好みの問題ではある）と考える．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．

    [image]

    ※ 「Add Anaconda3 to the system PATH environment variable」にチェックした場合は，システム環境変数 PATH に，自動で追加される

    [image]
  11. インストールが始まる．

    しばらく待つ

    [image]
  12. インストール完了の表示．「Next」をクリック．

    [image]
  13. 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

    [image]
  14. インストール完了の確認

    [image]
  15. 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．

    [image]

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．

    [image]
  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)

    [image]

    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)

    [image]

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

    [image]
  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

    [image]

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．

    [image]

    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
  2. 終了の確認

    エラーメッセージが出ていないこと． （途中省略）

    [image]

Python の仮想環境の作成（conda を使用）

  1. 今から作成するPython 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．

    [image]
  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

    [image]
  4. Python 環境が作成できたことを確認 
    conda info -e

    [image]

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

    [image]

    ※ 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 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．

    [image]
  2. いま作成した Python 環境を有効にする

    次のコマンドを実行． 

    activate py27

    [image]
  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

    [image] 
    conda upgrade -y --all

    [image] 
    conda clean -y --packages

    [image]
  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

    [image]

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．

    [image]
  2. いま作成した Python 環境を有効にする

    次のコマンドを実行． 

    activate py27

    [image]
  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

    [image]

    ※ 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

    [image]
  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__ )"

    [image]
  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．

    [image]

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．

    [image]
  2. いま作成した Python 環境を有効にする

    次のコマンドを実行． 

    activate py27

    [image]
  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＞

[image]

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．

    [image]
  2. いま作成した Python 環境を有効にする

    次のコマンドを実行． 

    activate py27

    [image]
  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 %HOMEPATH%
rmdir /s /q imutils
rmdir /s /q mtcnn


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

cd %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

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