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Windows で、情報工学関係ソフトウエア(人工知能,プログラミング,データベース,3次元,画像その他)を一度にインストール

Windows で,Python と,その他のソフトウエア(人工知能,プログラミング,データ処理,データベース,3次元データ,コンピュータビジョン,顔識別.顔認識など)を Chocolatey を用いながら一括インストールする.

ここで説明していること

インストール手順を,別のページで説明している.もの

目次

【このページの目次】

  1. Windows 10 のインストール
    Windows 10 のインストール,MSVC ビルドツール (Build Tools), NVIDIA グラフィックスボード・ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN のインストール
  2. Anaconda 3 とは
  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. Anaconda 3 で,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
  7. Windows 用の Python のダウンロードとインストール
  8. Python のインストール後の設定と確認
  9. Windows で virtualenv, virtualenv-wrapper のインストール
  10. Python の主要パッケージのインストール
  11. TensorFlow, Keras, Python 用 opencv-python のインストール
  12. TenforFlow, Keras の動作確認
  13. Chocolatey のインストール
  14. git, cmake, wget, 7-Zip のインストール(Chocolatey を使用)
  15. PyCharm Community, OpenJDK, BlueJ, processing2, swi-prolog, その他、便利な Windows アプリケーションのインストール(Chocolatey を一部使用)
  16. Chocolatey でインストール済みのパッケージを一括更新
  17. その他、種々のソフトウエア類のインストール(Chocolatey を使用)
  18. imutils, mtcnn その他のパッケージのインストール
  19. Dlib のインストール
  20. face_recognition, msgpack, geopandas のインストール

サイト内の関連ページ


前準備

Windows 10 のインストール

Windows 10 のインストールは「別のページ」で説明している.

MSVC ビルドツール (Build Tools) のインストール

Windows での MSVC ビルドツール (Build Tools) のインストール手順は,別ページで説明している.

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA グラフィックスボード・ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

次のページの手順により,インストールを行う

CUDA と連携する Dlib を動かすには,CUDA ツールキットのバージョン10.1を使うこと

バージョン 10.0 だけをインストールしている場合は Visual Studio Community 2019 で動かないようである(2019年11月時点の情報)

参考Webページ:

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA cuDNN のインストール

Windows でのインストール手順の詳細は,別ページで説明している.

インストールの要点:https://developer.nvidia.com/cudnn から cuDNN を入手し,C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 などに展開(解凍)し,パスを通しておくこと


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

Anacoda 3 をダウンロード,インストールして Python 開発環境を整える.この後ろで,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.


Anaconda 3 で,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

Python パッケージのうち, matplotlib, numpy, scipy, h5py, scikit-learn, scikit-image, seaborn, pandas, pillow, pytest, pyyaml, cython といった主要なものは Anaconda に同封されているので,改めてインストールする必要はない.足りないものは,追加インストールする.

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

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. 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]

    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]
  3. 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]
  4. (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

Windows 用の Python のダウンロードとインストール

※ Windowsで,Anaconda 3 と,今からインストールする Python を両立させる
  1. Python のダウンロード用 Web ページを開く

    https://www.python.org/downloads/

  2. ダウンロードしたいので,「Downloads」をクリック

  3. Python のバージョンを選ぶ

    TensorFlow を使う予定がある場合は,https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/#filesで,必要な Python のバージョンを確認しておくこと. 2019/12 時点では,Python 2.7 か 3.5 か 3.6 か 3.7

    以下,Python 3.7.6 を選んだとして説明を続ける.他のバージョンでも以下の手順はだいたい同じである.

  4. 画面が切り替わる。ファイルの種類を選ぶ。

    Windows の 64ビット版のインストーラをダウンロードしたいので、「x86_64-executable-installer」を選ぶ

  5. ダウンロードが始まる

  6. ダウンロードしたファイルを実行する

    [image]
  7. Install launcher for all users (recommended)」と 「Add Python 3.7 to PATH」をチェックして、 「Install Now」をクリック

  8. インストールが始まる

  9. インストールの終了

    Disable path length limit」が表示されたときは、クリックして、パス長の制限を解除する

    Close」をクリック


Python のインストール後の確認

  1. Windowsのシステム環境変数PATHの 先頭部分を確認

    さきほど、「Add Python ... to PATH」をチェックしたので、 Python についての設定が自動で行われたことを確認する

  2. Windows で,コマンドプロンプトを実行
  3. py と pip にパスが通っていることの確認
    ※ 「py」は,Windows のPythonランチャーAnaconda 3 内の Python などを間違って使ってしまわないように,Pythonランチャーを使って Python を起動している.

    次のコマンドを実行

    where py
    where pip
    

    ※ 表示は下図と違うことがありえる.エラーメッセージが出ないことを確認.

    [image]
  4. python のバージョンの確認

    ※ エラーメッセージが出ないことを確認.

    py --version 
    

    [image]
  5. Python のビルドに用いられたコンパイラのバージョン番号の確認
    py
    

    下の実行例では、バージョン番号として「1916」が表示されている

    [image]
  6. 引き続き,次のPythonプログラムを実行し,バージョン番号を確認する

    下の実行例では、バージョン番号として「14.1」が表示されている

    from distutils.msvc9compiler import *
    get_build_version()
    

    [image]

    exit() で終了

    [image]
  7. pip の動作確認

    Python のパッケージも同時にインストールされることが分かる.

    ※ エラーメッセージが出ないことを確認.

    pip list
    

    [image]

Python のインストール後の設定

  1. pip更新
    ※ 「py」は,Windows のPythonランチャーAnaconda 3 内の Python などを間違って使ってしまわないように,Pythonランチャーを使って Python を起動している.

    ※ 「py -m pip install ...」は,Python パッケージをインストールするためのコマンド.

    py -m pip install --upgrade pip
    

    [image]
  2. setuptools の更新
    pip install -U setuptools
    

    [image]
  3. pip list」でバージョンを確認

    pip list
    

    [image]

Windows で virtualenv, virtualenv-wrapper のインストール

参考 Web ページ: https://www.python.jp/install/windows/virtualenv.html

  1. 新しく、 Windows のコマンドプロンプトを開く
  2. virtualenv, virtualenv-wrapper のインストール

    ※ 「py -m pip install ...」は,Python パッケージをインストールするためのコマンド.

    py -m pip install --upgrade pip
    py -m pip install -U setuptools
    py -m pip install -U virtualenv virtualenvwrapper-win
    

virtualenv-wrapper の使い方


PyCharm のインストール

  1. PyCharm の Web ページを開く

    https://www.jetbrains.com/pycharm

  2. Download」をクリック

  3. Community」を選ぶ。「DOWNLOAD」をクリック
    利用条件などは,利用者側で確認すること.

  4. 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

    [image]
  6. ようこそ画面では、「Next」をクリック

  7. 旧バージョンのアンインストールに関する画面が出る場合がある.
    アンインストールするときはチェックする.

    [image]
  8. インストールディレクトリは既定(デフォルト)のままでよい。「Next」をクリック。

  9. 設定を行い、「Next」をクリック。

  10. スタートメニューフォルダーは、既定(デフォルト)のままでよい。「Next」をクリック。

  11. インストールが始まる

  12. インストール終了の確認

  13. 初回起動時の設定を行いたいので、起動する

    起動するには、Windowsのスタートメニューの「JetBrains」の下の「JetBrains PyCharm Comunity Edition

  14. 設定をインポートするかの画面が出る

  15. UI テーマを選ぶ

  16. 必要に応じて、追加のプラグインを選ぶ

  17. PyCharm の画面では「Create New Project」を選ぶ

  18. プロジェクトのファイルを置くディレクトリ(フォルダ)の設定画面. 「Create」をクリック.

    ※ このとき,「Create」が動かないというときは, Python のインストールが終わっていない可能性がある.

  19. 画面が現れる

PyCharm の日本語化  

Pleiades をインストールすると,Eclipse が日本語化される.

  1. Pleiades の Web ページを開く

    http://mergedoc.sourceforge.jp/

  2. 「Pleiades の概要」に目を通しておく

    [image]
  3. 「Windows」を選択

    Pleiades プラグイン・ダウンロード」のところで 「Windows ソフトウエア」を選んでクリック

    [image]
  4. ダウンロードが始まる

    [image]

    [image]
  5. ダウンロードが終わったら,展開(解凍)する

    ※ 展開(解凍)のためのソフトとして7-Zipをおすすめしておく.

    zip ファイルの解凍でエラーが出た場合には、ファイルが空だったりするので、続行しないこと。

    [image]
  6. setup.exe を実行

    [image]
  7. 選択」をクリック.eclipse.exe を選択肢, 「日本語化する」をクリック.

    [image]
  8. 試しに PyCharm を起動してみる

    [image]

PyCharm 内の Python 環境にパッケージをインストール

PyCharm 内の Python 環境に,種々のパッケージを整える

Python の主要パッケージのインストール

  1. PyCharm で端末を開く

    PyCharm で端末を使いたいときは、 「View」→ 「Tool Windows」→ 「Terminal」と操作する。

  2. Python の主要パッケージのインストール
    pip install -U setuptools numpy scipy h5py scikit-image pillow matplotlib seaborn bokeh pandas-bokeh ggplot plotly prettyplotlib pandas statsmodels scikit-learn pybrain3 pylearn pymc3 sympy csvkit jupyter pytest docopt pyyaml cython spyder firebase-admin googletrans google-cloud-vision gpyocr azure-cognitiveservices-vision-computervision
    pip install -U tensorflow-gpu tensorflow_datasets keras matplotlib opencv-python
    pip install -U dlib
    

  3. TensorFlow のバージョン確認

    ※ Python プログラムを動かすために, Windows では,「python」コマンドやPythonランチャーである「py」を使う. あるいは, PyCharmなどにある Python コンソールも便利である.

    ※ 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

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

    [image]

    TenforFlow GPU 版がうまくインストールできない場合

    次の Web ページには,pip を用いて TenforFlow をインストールするときの CUDA ツールキット,cuDNN SDK のバージョン指定がある. 2020年1月時点の情報では,次の通り

    • CUDA ツールキットのバージョン: 10.1
      指定されているバージョンより高いものは使わないほうが良いでしょう.
    • cuDNN SDK のバージョン: 7.6 以上

    https://www.tensorflow.org/install/gpu#pip_package

  4. keras 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

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

    [image]
  5. (GPU 版の TenforFlow を使うときのみ)GPU が認識できてるかの確認

    py -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]

Python の主要パッケージのインストール

  1. 新しく、 Windows のコマンドプロンプトを開く

    virtualenv隔離された Python 仮想環境新規作成し,そこにインストールしたいときは・そのためのコマンドを実行

    (下の例では,Python 環境名をaiに設定している)

    mkvirtualenv ai
    lsvirtualenv 
    workon ai
    
  2. Python の主要パッケージのインストール
    pip install -U setuptools numpy scipy h5py scikit-image pillow matplotlib seaborn bokeh pandas-bokeh ggplot plotly prettyplotlib pandas statsmodels scikit-learn pybrain3 pylearn pymc3 sympy csvkit jupyter pytest docopt pyyaml cython spyder firebase-admin googletrans google-cloud-vision gpyocr azure-cognitiveservices-vision-computervision
    

TensorFlow, Keras, Python 用 opencv-python のインストール

TenforFlow を GPU で動かすか決める

GPU 版の TensorFlow を使うには, CUDA Compute Capability 3.5 以上に適合するグラフィックスボード、NVIDIA グラフィックスボードのドライバのインストールが必要である.

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA グラフィックスボード・ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

次のページの手順により,インストールを行う

参考Webページ:

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA cuDNN のインストール

Windows でのインストール手順の詳細は,別ページで説明している.

インストールの要点:https://developer.nvidia.com/cudnn から cuDNN を入手し,C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 などに展開(解凍)し,パスを通しておくこと

インストール手順

  1. 新しく、 Windows のコマンドプロンプトを開く
  2. パッケージのアンインストール操作

    ※ トラブルの可能性を減らすために,次の操作でアンインストールを行っておく.

    pip uninstall tensorflow tensorflow-gpu keras
    
  3. GPU 版 TensorFlow 1.15.0, Keras 2.24, Python 用 opencv-python のインストール

    ※ 「pip install ...」は,Python パッケージをインストールするための操作

    pip install -U tensorflow==1.15 keras opencv-python
    

    TenforFlow を GPU で動かさない場合には,次のコマンドを実行すること

    pip install -U tensorflow tensorflow_datasets keras matplotlib opencv-python
    

    [image]
    (以下省略)
  4. Python の numpy パッケージがインストールできたことの確認
    ※ 「py」は,Windows のPythonランチャーAnaconda 3 内の Python などを間違って使ってしまわないように,Pythonランチャーを使って Python を起動している.

    ※ 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

    py -c "import numpy; print( numpy.__version__ )"
    

    [image]
  5. 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

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

    [image]

    TenforFlow GPU 版がうまくインストールできない場合

    次の Web ページには,pip を用いて TenforFlow をインストールするときの CUDA ツールキット,cuDNN SDK のバージョン指定がある. 2020年1月時点の情報では,次の通り

    • CUDA ツールキットのバージョン: 10.1
      指定されているバージョンより高いものは使わないほうが良いでしょう.
    • cuDNN SDK のバージョン: 7.6 以上

    https://www.tensorflow.org/install/gpu#pip_package

  6. keras 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

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

    [image]
  7. (GPU 版の TenforFlow を使うときのみ)GPU が認識できてるかの確認

    py -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]

TenforFlow, Keras の動作確認

  1. 新しく、 Windows のコマンドプロンプトを開く
  2. (オプション)もし、隔離された Python 仮想環境にインストールしていて、そこにインストールしたいとき、それを有効化する

    ※ 「workon ai」は、名前が ai の 隔離された Python 仮想環境の使用を開始するためのコマンド. virtualenv の隔離された Python 仮想環境を有効化したいときに限る(「ai」のところは、Python仮想環境の名前に変えること)

    workon ai
    
  3. 前準備として h5py, pillow のインストール

    pip install -U h5py pillow
    

    [image]
  4. この Web ページでは、次の画像を使うことにする

    2071.png のようなファイル名で保存しておく

    [image]
    Python プログラムを動かす.

    ※ Python プログラムを動かすために, Windows では,「python」コマンドやPythonランチャーである「py」を使う. あるいは, PyCharmなどにある Python コンソールも便利である.

    cd <画像を置いたディレクトリ>
    py
    

    [image]
  5. 次のプログラムをコピー&ペースト

    VGG を使うプログラム。Kerasのサイトで公開されているものを少し書き換えて使用。

    import h5py
    from keras.preprocessing import image
    from keras.applications.vgg16 import VGG16
    from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
    import numpy as np
    
    m = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
    
    img_path = '2071.png'
    img = image.load_img(img_path, target_size=(299, 299))
    x = image.img_to_array(img)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    x = preprocess_input(x)
    
    features = m.predict(x)
    print(features) 
    

    [image]

    InceptionV3 を使うプログラム。Kerasのサイトで公開されているものを少し書き換えて使用。

    import h5py
    from keras.preprocessing import image
    from keras.applications.inception_v3 import preprocess_input, decode_predictions, InceptionV3
    import numpy as np
    
    m = InceptionV3(weights='imagenet')
    
    img_path = '2071.png'
    img = image.load_img(img_path, target_size=(299, 299))
    x = image.img_to_array(img)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    x = preprocess_input(x)
    
    preds = m.predict(x)
    
    print('Predicted:')
    for p in decode_predictions(preds, top=5)[0]:
        print("Score {}, Label {}".format(p[2], p[1]))
    

    [image]
  6. exit() で終わる

    [image]

Chocolatey のインストール

git, cmake, wget, 7-Zip のインストールや更新を楽に行えるようにするために、 Chocolatey をインストールする.

注意事項. Chocolatey を使うと、種々のソフトウエアのインストールが楽になる. このとき、インストールするソフトウエアの利用条件、ライセンス条項は必ず、確認すること.

Chocolatey の Web ページの記載の手順に従う.

  1. Windows で,PowerShell を管理者として実行

    [image]
  2. Web ブラウザで,Chocolatey の Web ページを開く

    https://chocolatey.org/

  3. Get Started」をクリック

    新しい画面に変わるので確認する

    [image]
  4. 案内を確認する.ライセンス条項も利用者自身で確認すること.

    [image]
  5. 案内に従い,PowerShell で「Get-ExecutionPolicy」を実行する

    [image]
  6. その結果が「Restricted」だった場合には,案内に従い,PowerShell で「Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process」を実行する

    [image]
  7. 引き続き,案内に従い,Webページに表示されているコマンドをコピーし,PowerShell で実行する

    [image]

    [image]
  8. 実行の結果,エラーメッセージが出ていないことを確認する.

git, cmake, wget, 7-Zip のインストール(Chocolatey を使用)

  1. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行

    [image]
  2. git, cmake, wget, 7zip をインストール

    ※ 実行のとき、エラーメッセージが出ないことを確認すること

    choco install -y git.install cmake.install wget 7zip.install
    

  3. Windowsのシステム環境変数Pathの設定

    ※ システム環境変数Pathは、すでに存在するはず.

    次のように,「C:\Program Files\CMake\bin」を付け加える.

    C:\ProgramData\chocolatey\bin
    C:\Program Files\Git\cmd
    C:\Program Files\CMake\bin
    

    Windowsの画面の表示では、円マークになる

  4. システム環境変数 Path の確認

    いまのコマンドプロンプトで次を実行し,エラーメッセージが出ないことを確認.

    refreshenv
    where git
    where git-gui
    where cmake
    where cmake-gui
    where wget
    


PyCharm Community, OpenJDK, BlueJ, processing2, swi-prolog, その他,便利な Windows アプリケーションのインストール(Chocolatey を一部使用)

PyCharm Community, OpenJDK, BlueJ, processing2, swi-prolog

端末で,次のコマンドを実行.

choco install -y pycharm-community openjdk bluej processing2 swi-prolog

※ 「Visual Studio Community 2019 C++」のインストールについては、 別のページで説明している.

Everything, Paint.Net, MobaXTerm, notepad++, hwinfo, greenshot, geekuninstaller

端末で,次のコマンドを実行.

choco install -y everything paint.net mobaxterm notepadplusplus.install hwinfo.install greenshot geekuninstaller

GoogleChrome Web ブラウザ, Firefox Web ブラウザ

端末で,次のコマンドを実行.

choco install -y googlechrome firefox

imagemagick, ffmpeg, winff, VLC media player, Openshot, K-Lite Codec Pack Full (画像、ビデオ、音声)

端末で,次のコマンドを実行.

choco install -y imagemagick ffmpeg winff vlc openshot k-litecodecpackfull

Epic Game Launcher

端末で,次のコマンドを実行.

choco install -y epicgameslauncher

Blender, makehuman

端末で,次のコマンドを実行.

choco install -y blender makehuman

netcat, sqliteman のインストール

Windows のコマンドプロンプト管理者として実行し、 次のコマンドを実行

C:
mkdir C:\tools
mkdir C:\tools\misc
cd C:\tools\misc
 netcat
del /q master.zip
wget https://github.com/diegocr/netcat/archive/master.zip
7z x master.zip
move netcat-master\nc.exe .
rmdir /s /q netcat-master
del /q master.zip
# sqliteman
del /q Sqliteman-1.2.2-win32.zip
wget https://sourceforge.net/projects/sqliteman/files/sqliteman/1.2.2/Sqliteman-1.2.2-win32.zip
7z x Sqliteman-1.2.2-win32.zip
move Sqliteman-1.2.2\*.* .
rmdir /s /q Sqliteman-1.2.2
del /q Sqliteman-1.2.2-win32.zip

※ 「wget がないよ!」と表示されたときは、上の「choco install -y wget」をやり直す、


Chocolatey でインストール済みのパッケージを一括更新

  1. 新しく、 Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行
  2. 更新の操作

    コマンドプロンプトで,次のコマンドを実行

    choco upgrade -y all 
    

    [image]
  3. 実行の結果,エラーメッセージが出ていないことを確認する.

その他、種々のソフトウエア類のインストール(Chocolatey を使用)

Chocolatey を用いてインストール

  1. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行

    [image]
  2. 次のコマンドを実行

    ※ エラーメッセージが出た場合:該当部分を再度実行すると、うまく行くことがある。

    # Chocolatey の GUI をインストール
    choco install -y ChocolateyGUI
    
    # ファイル、ストレージ用ツールとして rufus, etcher, sdformatter をインストール
    choco install -y rufus etcher sdformatter
    
    # エディタとしてemacs, geany のインストール
    choco install -y emacs geany
    
    # ネットワークツールとして、FileZilla  (ファイル転送), Wireshark (ネットワーク), AWS Command Line Interface (AWS), Google Earth, RealVNCViewer (リモート接続) をインストール
    choco install -y filezilla wireshark awscli googleearth realvnc
    
    # 各種ツール類として、Graphviz (グラフデータ構造可視化), Adobe Reader DC (PDF), GitHub Desktopをインストール
    choco install -y graphviz adobereader github
    
    # Python 開発環境として nteract をインストール
    choco install -y nteract
    
    # Python 開発環境として,C# 実装の Pythonである ironpython をインストール
    choco install -y ironpython
    ipy -X:Frames -m ensurepip
    
    # Java 関連として Java 開発環境 Eclipse をインストール
    choco install -y eclipse
    
    # Android 開発環境
    choco install -y androidstudio android-sdk
    
    # JavaScript のため nodejs, yarn をインストール
    choco install -y nodejs.install yarn
    
    # R システムとして、Microsoft R Open と RStudio をインストール
    choco install -y microsoft-r-open r.studio
    
    # GNU Octave
    choco install -y octave
    
    # Strawberry Perl
    choco install -y strawberryperl
    
    #  Docker CE (Community Edition) for Windows  をインストール 
    choco install -y docker-for-windows
    
    # データベース管理システムとしてSQLite3, DB Browser for SQLite (sqlitebrowser), Redis 64bit をインストール
    choco install -y sqlite sqlitebrowser redis-64
    
    # 3次元コンピュータグラフィックスとして、 POV-ray, MeshLab, MakeHuman をインストール
    choco install -y pov-ray meshlab makehuman
    
    # グラフィックス、ペイントとしてInkscape, GIMP をインストール
    choco install -y inkscape gimp
    
    # 設計として、FreeCAD をインストール
    choco install -y freecad
    
    # Unity, Unity Standard Assets, Unity Linux Target Support, Unity iOS Target Suport, Unity Android Target Suportをインストール
    choco install -y unity unity-standard-assets unity-linux unity-ios unity-android
    
    # llvm をインストール
    choco install -y llvm
    
    # Microsoft Sysinternals 
    choco install -y sysinternals
    
  3. デスクトップにアイコンが増えるので確認

imutils, mtcnn その他のパッケージのインストール

  1. 新しく、 Windows のコマンドプロンプトを開く
  2. (オプション)もし、隔離された Python 仮想環境にインストールしていて、そこにインストールしたいとき、それを有効化する

    ※ 「workon ai」は、名前が ai の 隔離された Python 仮想環境の使用を開始するためのコマンド. virtualenv の隔離された Python 仮想環境を有効化したいときに限る(「ai」のところは、Python仮想環境の名前に変えること)

    workon ai
    
  3. 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
    

    [image]

    「py」は Windows の Pythonランチャーである

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

    [image]
    (以下省略)
  4. 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

    「py」は Windows の Pythonランチャーである

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

    [image]
  5. 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

    py -c "import mtcnn; print( mtcnn.__version__ )"
    

    [image]
  6. 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
    

    [image]

    「py」は Windows の Pythonランチャーである

    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/python-visualization/folium
    cd folium
    py setup.py build
    py setup.py install 
    
    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/DinoTools/python-overpy
    cd python-overpy
    py setup.py build
    py setup.py install 
    
    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/ianare/exif-py
    cd exif-py
    py setup.py build
    py setup.py install 
    
    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/mapado/haversine
    cd haversine
    py setup.py build
    py setup.py install 
    
    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/Turbo87/utm
    cd utm
    py setup.py build
    py setup.py install 
    
  7. 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

    pip install -U chainer
    pip install -U graphviz
    pip install -U pydot
    pip install -U yaml
    pip install -U flask
    pip install -U django
    pip install -U sqlite
    pip install -U redis
    pip install -U gensim
    pip install -U pylint
    pip install -U bz2file
    

Dlib のインストール

前準備として,MSVC ビルドツール (Build Tools) のインストール

Dlib のインストールの前に、MSVC ビルドツールのインストールを終えておくこと MSVC ビルドツールのインストール手順は,別ページで説明している.

前準備として,OpenBLAS のインストール

OpenBLAS を使いたいときは、インストールしておく.必須ではない.

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.

Dlib のインストール手順

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. Visual Studio の x64 Native Tools コマンドプロンプトを開く.

    ※ 起動は,Windows のメニューで「Visual Studio 20..」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」(あるいは類似名のもの)を選ぶ

    ※ 「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」がないときは, MSVC ビルドツールのインストールを行う. MSVC ビルドツールのインストール手順は,別ページで説明している.

  2. (オプション)もし、隔離された Python 仮想環境にインストールしていて、そこにインストールしたいとき、それを有効化する

    ※ 「workon ai」は、名前が ai の 隔離された Python 仮想環境の使用を開始するためのコマンド. virtualenv の隔離された Python 仮想環境を有効化したいときに限る(「ai」のところは、Python仮想環境の名前に変えること)

    workon 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 dlib
    

  4. Dlib のダウンロード

    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/davisking/dlib
    

  5. cmake の操作

    cd c:\pytools
    cd dlib
    del /s /f /q build
    mkdir build
    cd build
    del CMakeCache.txt
    "C:\Program Files\Cmake\bin\cmake" -G "Visual Studio 16 2019" -T host=x64 ^
        -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="C:\pytools\dlib" ..
    

  6. 結果の確認

    エラーメッセージが出ていないことを確認

    [image]
    CUDA との連携ができている場合には、 「DLIB WILL USE CUDA」と表示される
  7. ビルド操作,インストール操作
    cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL
    

    [image]
  8. 終了の確認

    エラーメッセージが出ていないことを確認

    [image]
  9. Python の dlib パッケージ

    「py」は Windows の Pythonランチャーである

    cd c:\pytools
    cd dlib
    py setup.py build
    py setup.py install
    
  10. Python の dlib 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.

    py -c "import dlib; print( dlib.__version__ )"
    

    [image]

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管理者として実行
  2. (オプション)もし、隔離された Python 仮想環境にインストールしていて、そこにインストールしたいとき、それを有効化する

    ※ 「workon ai」は、名前が ai の 隔離された Python 仮想環境の使用を開始するためのコマンド. virtualenv の隔離された Python 仮想環境を有効化したいときに限る(「ai」のところは、Python仮想環境の名前に変えること)

    workon 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

    「py」は Windows の Pythonランチャーである

    face_recoginition は,Anaconda3とPythonが両方インストールされていて,両方にパスが通っているとき,うまくインストールできない可能性があるので, 片方だけにパスを通してから,次の操作を行うこと.

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


    (途中省略)

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