Anaconda 3（Python 開発環境）のインストールと、その Python 3.12 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）

【概要】

Anaconda3 をインストールして Python 開発環境を整える。引き続き、Python 3.12 の仮想環境を作り、TensorFlow、PyTorch、Dlib、OpenCV をインストールし、人工知能（AI）や顔検出・顔認識の環境を整える。これは conda コマンドで行える。

【目次】

Anaconda3 とは
Anaconda3 のインストール（winget を使用）（Windows 上）
Anaconda3 の動作確認
インストール済みパッケージの一括更新など
Python 3.12 仮想環境の作成（conda を使用）
新規作成された Python 環境を使いたいとき
Python 3.12 仮想環境で、インストールの前準備を行う
Anaconda 3 で、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

【関連する外部ページ】

Anaconda3 の公式ページ: https://www.anaconda.com
Anaconda3 の公式ダウンロードページ: https://www.anaconda.com/download
conda 公式のチートシート: https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/cheatsheet.html

【サイト内の関連情報】

Anaconda3 の概要と特徴、インストール（winget を使用）（Windows 上）: 別のページで説明
Ubuntu での Anaconda3 のインストール: 別のページで説明

* 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。ただし、Anaconda3 は Spyder や Anaconda プロンプト（いずれもスタートメニューから起動できる）から使う。Anaconda3 にパスを通すことは推奨できない。

1. Anaconda3 とは

Anaconda3 は、Anaconda Inc. 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とおりである。

Spyder: Python 開発環境（プログラムの編集と実行ができる）。
conda: Python のパッケージおよび環境管理システム。conda は Anaconda3 の根幹であり、conda を使わずに運用することはできない。
Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt): コマンドラインインターフェイス。
Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook): 対話型のプログラム実行ツール。Web ブラウザで動く。Python 以外にも Julia、Ruby、R、Scala、Go、JavaScript などに対応する。
Anaconda Navigator: 同封アプリケーションを管理するツール。

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

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する（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」）。
次のコマンドは、Anaconda3 をインストールする。
```
winget install --scope machine Anaconda.Anaconda3
```
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 Prompt」「Anaconda Prompt」「Jupyter Notebook」「Reset Spyder Settings」「Spyder」ができる。

3. Anaconda3 の動作確認

Python を使ってみる

スタートメニューで Spyder を起動する。
Spyder の画面が出る。
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する。
```
print(1 + 2)
```
次の Python プログラムも実行する。実行後、「プロット」をクリックして結果を確認する。
```
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
x = [1, 2, 3, 4]
y = [3, 5, 2, 4]
plt.scatter(x, y)
```

Anaconda Prompt の確認

スタートメニューで Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を起動する。
画面が開くので確認する。
インストール済みパッケージの確認は「conda list」で行う。
```
conda list
```
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
```

4. インストール済みパッケージの一括更新など

Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行する。
次のコマンドを1行ずつ実行する。各コマンドの意味は、conda-forge チャンネルの削除、conda の最新版への更新、Anaconda の更新、すべてのパッケージの更新、パッケージキャッシュの削除である。
```
conda config --remove channels conda-forge
conda update -y -n base conda
conda update -y anaconda
conda update -y --all
conda clean -y --all
```

5. Python 3.12 仮想環境の作成（conda を使用）

これから作成する仮想環境の名前と Python のバージョンを決めておく。ここでは名前を ai、Python のバージョンを 3.12 とする。
Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行する。
次のコマンドを実行する。「Proceed ([y]/n) ?」に対しては Enterキーを押す。
```
conda create -n ai python=3.12
```
Python 環境が作成できたことを確認する。
```
conda info -e
```

これで、もとからの Python 環境と、新規作成した Python 環境（Python 3.12、名前は ai）を共存させられた。

6. 新規作成された Python 環境を使いたいとき

Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を実行する。
次のコマンドを実行し、Python 環境（名前は ai）を有効にする。
```
activate ai
```
* もとの Python 環境に戻るときは「deactivate」を実行する。

7. Python 3.12 仮想環境で、インストールの前準備を行う

Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行する。
いま作成した仮想環境を有効にする。
```
activate ai
```
conda パッケージの更新と、古い conda パッケージファイルの削除を行う。1行ずつ実行する。「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である。「CondaKeyError: 'channels' 'conda-forge' ...」というエラーメッセージが出た場合は無視してよい（チャンネルがもともと登録されていないだけなので問題ない）。
```
conda config --remove channels conda-forge
conda upgrade -y --all
conda clean -y --packages
```
conda の動作確認を行う。エラーメッセージが出ないことを確認する。
```
conda info
```

8. Anaconda 3 で、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

conda を用いると、conda 形式のパッケージを扱える。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。

NVIDIA ドライバ

次のページの手順でインストールする。

Windows での NVIDIA ドライバのインストール: 別ページ »で説明

GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）は、コンピュータグラフィックス関連の機能や、乗算・加算の並列処理の機能をもつ。

TensorFlow のインストール（conda を使用）

TensorFlow は、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）に使われるライブラリである。Keras（ニューラルネットワークの構築・学習を行うソフトウェア）は、TensorFlow に同封されている。

Windows 上での GPU 対応について: TensorFlow はバージョン 2.10 を最後に、Windows ネイティブ環境での GPU 対応を終了した。バージョン 2.11 以降で GPU を使う場合は、WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）上に Linux 環境を用意してインストールする。ここでは Windows ネイティブ環境を対象とし、CPU 版をインストールする。GPU を使いたい場合は WSL2 での構築を検討する。

Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行する。
いま作成した仮想環境を有効にする。
```
activate ai
```

conda を用いてインストールする。

conda install -y -c conda-forge tensorflow tensorflow-datasets

TensorFlow のバージョンを確認する。バージョン番号が表示されれば正しくインストールできている。
```
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
```

Dlib、OpenCV、PyTorch のインストール

Dlib は機械学習のアルゴリズムをもつソフトウェアで、顔検出・顔識別の機能もある（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・文書・サンプルコードの集まりである（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である。

conda install -y -c conda-forge opencv pytorch 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

Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行する。
いま作成した仮想環境を有効にする。
```
activate ai
```

conda を用いてインストールする。

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 パッケージの検索は次のコマンドで行う。

conda search ＜パッケージ名＞