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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(Chocolatey を一部利用)

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ユースケース:Python と,その他,フリーソフトウエア(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)を使いたい

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

  1. 前準備
  2. Windows 用の Python のダウンロードとインストール
  3. Python のインストール後の設定と確認
  4. Windows で virtualenv, virtualenv wrapper のインストール
  5. Python の主要パッケージのインストール
  6. TensorFlow, Keras, Python 用 OpenCV のインストール
  7. TenforFlow, Keras の動作確認
  8. Chocolatey のインストール
  9. git, cmake, wget, 7zip のインストール(Chocolatey を使用)
  10. PyCharm Community, OpenJDK, BlueJ, processing2, swi-prolog, その他、常備したい便利なアプリケーションのインストール(Chocolatey を一部使用)
  11. Chocolatey でインストール済みのパッケージを一括更新
  12. その他、種々のソフトウエア類のインストール(Chocolatey を使用)
  13. imutils, mtcnn その他のパッケージのインストール
  14. Dlib のインストール
  15. face_recognition, msgpack, geopandas のインストール

サイト内の関連Web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.

NVIDIA グラフィックスカード・ドライバのインストールNVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN のインストール

すでにインストール済みであるかを確認しておく

Windows の 「アプリと機能」で、インストール済みのプログラムを見る。 次のソフトがある場合には、アンインストールする

今からインストールを行うので、混乱を防ぐため


Windows 用の Python のダウンロードとインストール

  1. Tenforflow をインストールする予定があるとき

    Tenforflow の Web ページ https://www.tensorflow.org/install/pipを開き、 少しスクロールするとPythonのバージョンについての記載があるので、必ず確認する.

    「Python > 3.4」のように記載されている。この条件にあうものをインストールすること。

  2. Python のダウンロード用 Web ページを開く

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

  3. ダウンロードしたいので,「Downloads」をクリック

  4. バージョンを選ぶ

  5. 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

  6. ダウンロードが始まる

  7. ダウンロードしたファイルを実行する

  8. Add Python ... to PATH」をチェックして、 「Install Now」をクリック

  9. インストールが始まる

  10. 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設定と確認

  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管理者として実行

  3. パス(Path)の確認

    Python と pip の確認のため,端末で,次のコマンドを実行.

    ※ Windows で,「python」の代わりに,「py」(Windows のPythonランチャー)を使うと,Anaconda 3 内の Python が実行されることはない(Anaconda を使いたくないときは「py」)

    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.

  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 
    

  5. pip の動作確認

    ※ エラーメッセージが出ないことを確認.

    pip list
    

  6. pip の更新

    「py」は,Windows のPythonランチャーである.

    py -m pip install --upgrade pip
    

  7. pip のバージョンの確認

    pip --version
    


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

    pip install -U virtualenv virtualenvwrapper-win
    

virtualenvwrapper の使い方


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 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 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. そして, NVIDIA グラフィックスカード・ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN のインストールが必要である.

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 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コマンド

    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 keras opencv-python
    


    (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

    ※ Windows で,「python」の代わりに,「py」(Windows のPythonランチャー)を使うと,Anaconda 3 内の Python が実行されることはない(Anaconda を使いたくないときは「py」)

    ※ 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__ )"
    

  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__ )"
    

    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 のバージョン指定の情報がある. 例えば,tenforflow 1.13 では・ CUDA ツールキットのバージョンは 10.0(10.1 は動かない),cuDNN SDK のバージョンは 7.4.1 以上の情報がある.

    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__ )"
    

  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.


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、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 Python 仮想環境の使用を開始するためのコマンド. virtualenv の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
    

  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

  5. Python プログラムを動かす

    PyCharmなどにある Python コンソールや, Windows のPythonランチャーである「py」が便利であるか, Windows のPythonランチャーである「py」を使う.

    ここでは,「py」を使うことにする.

    cd <画像を置いたディレクトリ>
    py
    

  6. 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) 
    

    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]))
    

  7. exit() で終わる


Chocolatey のインストール

git, cmake, wget, 7zip 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、インストールした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.

特に、次のことに気をつけること

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

  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

  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.

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

  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

  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

  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, 7zip 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

  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,常備したい便利な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を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 
    

  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

  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 プログラム開発環境として nteract をインストール
    choco install -y nteract
    
    # Python プログラム開発環境として,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、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 Python 仮想環境の使用を開始するためのコマンド. virtualenv の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
    

    「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 
    


    (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__ )"
    

  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__ )"
    

  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
    

    「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 (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

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.

    Windows のメニューで「Visual Studio 2019」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,「別のページ」で説明している.

  2. (オプション)もし、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 Python 仮想環境の使用を開始するためのコマンド. virtualenv の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

    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
    

  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

  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__ )"
    


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管理者として実行

  2. (オプション)もし、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 Python 仮想環境の使用を開始するためのコマンド. virtualenv の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)


問い合わせ先: 金子邦彦(かねこ くにひこ)