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Anaconda 3 で Python 3 環境のインストール(Windows 上)

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ユースケース:Anaconda 3を使い・Python で人工知能、コンピュータビジョンを行いたい.顔検出や顔識別を行いたい .

ここで行うこと

目次

  1. 前準備
  2. 隔離された Python 環境の作成(conda を使用)
  3. 新規作成された Python 環境を使いたいとき
  4. 隔離された Python 環境で、インストールの前準備を行う
  5. 隔離された Python 環境に、TensorFlow, Keras, OpenCV, spyder をインストール
  6. 隔離された Python 環境に、numpy, scipy, h5py, sciklit-learn, scikit-image, matplotlib, seaborn, pandas, pillow, jupyter, pytest, docopt, pyyaml, cython, imutils, mtcnn をインストール
  7. 新規作成された Python 環境に、Dlib のインストール
  8. face_recognition, msgpack, geopandas のインストール

前準備

Anaconda 3 のインストール

※ Python のプログラム作成には、PyCharmなどが便利である.

git, wget のインストール

以下,Windows に Anaconda 3, git, wget をインストール済みであるものとして説明を続ける.

MSVC ビルドツール (Build Tools) のインストール

前準備として、MSVC ビルドツールのインストールを終えておくこと

MSVC ビルドツール (Build Tools) のインストールについては、 「別のページ」で説明している

NVIDIA グラフィックスカード・ドライバのインストール

必要に応じて NVIDIA グラフィックスカード・ドライバをインストールしておく.

インストール手順は,「別のページ」で説明している

確認

確認のため次を行っておく.

  1. Windows のコマンドプロンプトを開く

  2. 次のコマンドを実行する

    python, pip については、C:\tools\Anaconda3のものが先頭にあることを確認すること. その他については、エラーメッセージが出ないこと.

    where git
    where git-gui
    where cmake
    where cmake-gui
    where python
    where ipython
    where pip
    where conda
    

  3. python のバージョンの確認
    python --version 
    

  4. conda の動作確認

    ※ エラーメッセージが出なければ OK.

    conda info
    

  5. Python の numpy パッケージがインストールできたことの確認

    ※ 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 numpy; print( numpy.__version__ )"
    

    このとき 「Original error was: DLL failed: 指定されたモジュールが見つかりません」 というエラーメッセージが出ることがある.

    Windows のシステム環境変数 Path に「C:\Tools\Anaconda3\Library\bin」を含めてから、 新しいコマンドプロンプトで実行してみる


隔離された Python 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. Windows のコマンドプロンプトを実行する.

  3. 隔離された Python 環境を作成する

    端末で,次のコマンドを実行.

    「Proceed ([y]/n) ?」 に対しては Enterキー

    conda create -n ai python=3
    

  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


新規作成された Python 環境で、パッケージの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. Windows のコマンドプロンプトを実行する.

  2. いま作成した Python 環境を有効にする

    端末で,次のコマンドを実行.

    activate ai 
    

  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

    conda の行は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(エラーメッセージが出たとしても無視してください).

    conda config --remove channels conda-forge
    

    conda upgrade --all
    

    conda clean --packages
    


    (途中省略)


    (以下省略)

新規作成された Python 環境に、TensorFlow, Keras, OpenCV, Spyder をインストール

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. Window でコマンドプロンプトを実行

  2. いま作成した Python 環境を有効にする

    端末で,次のコマンドを実行.

    activate ai 
    

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

    時間がかかるので待つ

    ※ 「conda install」は、パッケージをインストールするためのコマンド

    conda install -y tensorflow keras opencv 
    conda install -y -c spyder-ide spyder 
    

    ※ Windows で、あるPython 環境(名前は aiとする)の spyder を使いたいとき:

    • Windows のスタートメニューに「spyder (ai)」が増えるので、それを使う。あるいは
    • コマンドプロンプトで「activate ai」を実行したあとに「spyder」

  4. conda を用いてTenforFlow GPU 版のインストール

    ※ 動作には、 CUDA Compute Capability 3.0 は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.

    1. NVIDIA グラフィックスカード・ドライバのインストール

      別のページ」で説明している

    2. NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN,TenforFlow GPU 版のインストール(conda を使用)

      conda install -y cudnn cudatoolkit tensorflow-gpu 
      

  5. インストール済み conda パッケージの表示

    conda list 
    

  6. TensorFlow のバージョン確認

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

  7. keras のバージョン確認

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

  8. OpenCV のバージョン確認

    python -c "import cv2; print( cv2.__version__ )"
    


新規作成された Python 環境に、numpy, scipy, h5py, sciklit-learn, scikit-image, matplotlib, seaborn, pandas, pillow, jupyter, pytest, docopt, pyyaml, cython, imutils, mtcnn をインストール

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. Window でコマンドプロンプトを実行

  2. いま作成した Python 環境を有効にする

    端末で,次のコマンドを実行.

    activate ai 
    

  3. 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. imutils のバージョン確認

    Windows のコマンドプロンプトで、次のコマンドを実行

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

  6. mtcnn のバージョン確認

    Windows のコマンドプロンプトで、次のコマンドを実行

    ※ 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 mtcnn; print( mtcnn.__version__ )"
    

  7. 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 
    

  8. 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 pylint
    conda install -y bz2file
    conda upgrade --all
    

新規作成された Python 環境に、Dlib のインストール

  1. (オプション)OpenBLAS を使いたいときは、インストールしておく

    Windows でのインストール手順は「Windows で OpenBLAS のインストール(MSVC ビルドツール (Build Tools) を使用)」で説明している

  2. Windows のコマンドプロンプトを実行する.

  3. インストールディレクトリを空にする
    mkdir c:\pytools
    cd c:\pytools
    rmdir /s /q dlib
    

  4. オプション)Anaconda をインストールしていて、Anaconda の Python 環境を有効したいときの操作

    Anaconda の Python 環境を有効にしたいときは、次のように操作する. 「activate ai 」は Python 環境(名前はai)を有効にするためのコマンド(各自の環境の名前にあわせること

    activate ai 
    

  5. Dlib Python パッケージのインストール

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

新規作成された Python 環境に、face_recognition, msgpack, geopandas のインストール

MSVC ビルドツール (Build Tools) がインストール済みであるとして手順を示す

  1. Windows のコマンドプロンプトを実行する.

  2. オプション)Anaconda をインストールしていて、Anaconda の Python 環境を有効したいときの操作

    Anaconda の Python 環境を有効にしたいときは、次のように操作する. 「activate ai 」は Python 環境(名前はai)を有効にするためのコマンド(各自の環境の名前にあわせること

    activate ai 
    

  3. インストールディレクトリを空にする
    mkdir c:\pytools
    cd c:\pytools
    rmdir /s /q face_recognition
    rmdir /s /q msgpack
    rmdir /s /q geopandas
    

  4. インストール

    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/ageitgey/face_recognition
    cd face_recognition
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/msgpack/msgpack-python 
    cd msgpack-python
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/geopandas/geopandas 
    cd geopandas
    python setup.py build
    python setup.py install