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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)

Anacoda 3 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,別ページに説明している.

【このページの目次】

  1. Anaconda 3 とは
  2. 前準備
  3. Anaconda 3 のダウンロードとインストール
  4. Anaconda 3 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エ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.

参考 Web ページ: https://www.anaconda.com


Anaconda 3 とは

Anacondaは,Continuum Analytics 社が提供している Python バージョン 3 の言語処理系,開発環境やツール,管理ツールである conda,主要な Python パッケージを1つにまとめたソフトウエアである.次のアプリケーションも同封されている.


Anaconda 3 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. Anaconda 3 の Web ページを開く
    https://www.anaconda.com
  2. Download Now」をクリックする.

    [image]
  3. Windows 用の 64 ビット版を選ぶ
    [image]
  4. ファイルの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. ライセンス条項の画面

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

  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。

  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 Anaconda to the system PATH environment variable」をチェックしない.Anaconda 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.Anaconda などの起動はスタートメニューで行うことにする.

    ※ 「Add Anaconda 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

  11. インストールが始まる.

    しばらく待つ

  12. インストール完了の表示.「Next」をクリック.

  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

  14. インストール完了の確認

  15. Windows のスタートメニューの「Anaconda (64-bit)」 の下に、 Anaconda プロンプト(Anaconda Prompt),spyder があることを確認する.


Anaconda 3 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 起動時のメッセージを確認

  3. 動作確認のため,spyder の IPython コンソールで,次の Python プログラムを実行してみる
    print(1 + 2)
    

Anaconda Navigator の確認

  1. スタートメニューで 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 Prompt管理者として実行.

    [image]

    conda config --remove channels conda-forge
    conda upgrade --all
    conda clean --packages
    

    [image]

    (途中省略)

    [image]

    (途中省略)

    [image]

    (途中省略)

    [image]
    (途中省略)

    [image]

    ※ 「反応が遅いなあ」と思ったら、Enter キーを押してみる.


隔離された Python 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 Prompt管理者として実行.

    [image]
  3. 隔離された Python 仮想環境を作成する

    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 Prompt 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 Prompt管理者として実行.

    [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. Anaconda 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エ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エアをインストールすることもできる

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA グラフィックスボード・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 とは,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)

  1. Anaconda Prompt管理者として実行.

    [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) GPU が認識できてるかの確認

    python -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.

    [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エアで,顔検出・顔識別なども持つ(詳しくは,別ページにまとめている).

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,別ページにまとめている).

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 Prompt管理者として実行.

    [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-image seaborn pandas 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エアをインストールすることもできる

  1. Anaconda Prompt管理者として実行.

    [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 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

    mkdir c:\pytools
    cd c:\pytools
    rmdir /s /q imutils
    rmdir /s /q mtcnn
    

    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/jrosebr1/imutils
    cd imutils
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
    cd c:\pytools
    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
    

    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/python-visualization/folium
    cd folium
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/DinoTools/python-overpy
    cd python-overpy
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/ianare/exif-py
    cd exif-py
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/mapado/haversine
    cd haversine
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/Turbo87/utm
    cd utm
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
  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 --all
    

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