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金子邦彦研究室

顔検知（davidsandberg/facenet，Python 3.6，TensorFlow 1.7 を使用）（書きかけ）

前準備

Git, cmake のインストール

Git の URL: https://git-scm.com/

cmake の URL: https://cmake.org/download/

• Windows での Git, cmake のインストール手順は，「別のページ」で説明している．
• Ubuntu では，端末で，次のコマンドを実行して，Git, cmake をインストールする．

  sudo apt -y install git cmake cmake-curses-gui
  

Python 3.6 のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境のインストール

Windows の場合

1. Python 3.6 のインストール

   Python の URL: http://www.python.org/

   インストール手順の詳細は： 別ページで説明している．

   Windows では，Python 3.8 や 3.6 の共存は簡単．

2. pip と setuptools の更新，Python 開発環境（JupyterLab, spyder）のインストール（Windows 上）

   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．

   Python の使用は「py -3.6」で行う．

   Windows での pip の実行では，コマンドプロンプトを管理者として実行することにする。

   

   py -3.6 -m pip install -U pip setuptools
   py -3.6 -m pip install -U jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
   

   隔離された Python 仮想環境を使用したいときは，次のような手順で， venv を用いて，隔離された Python 仮想環境を作る．

   • 隔離された Python 仮想環境の名前: py36
   • 使用するPython のバージョン: 3.6
   • Python 仮想環境を置くディレクトリ: C:\venv\py36

   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．

   Python の使用は「C:\venv\py36\Scripts\activate.bat」の後，「python」で行う．

   py -3.6 -m pip install -U pip setuptools
   py -3.6 -m venv --system-site-packages C:\venv\py36
   C:\venv\py36\Scripts\activate.bat
   python -m pip install -U pip setuptools
   python -m pip install -U jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
   

Ubuntu の場合

次の手順により，システム Python とは別に，pyenv を用いて Pytnon 3.6 をインストールする．（システム Python の設定は変えたくないため）．

1. pyenv のインストール

   Ubuntu での pyenv のインストール手順の詳細説明: 別ページで説明している．

   rm -rf ~/.pyenv
   cd /tmp
   git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git ~/.pyenv
   cd ~/.pyenv
   git pull
   echo 'export PYENV_ROOT="${HOME}/.pyenv"' >> ~/.bashrc
   echo 'if [ -d "${PYENV_ROOT}" ]; then' >> ~/.bashrc
   echo '    export PATH=${PYENV_ROOT}/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
   echo 'fi' >> ~/.bashrc
   echo -e 'if command -v pyenv 1>/dev/null 2>&1; then\n  eval "$(pyenv init -)"\nfi' >> ~/.bashrc
   exec $SHELL -l
   source ~/.bashrc
   sudo apt -y install --no-install-recommends make build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev xz-utils tk-dev libxml2-dev libxmlsec1-dev libffi-dev liblzma-dev
   

2. インストールできる Python 3.6 のバージョンの確認

   pyenv rehash 
   pyenv install -l | grep 3.6
   

3. システム Python とは別に Python 3.6 をインストール （pyenv を使用）

   pyenv install 3.6.12
   

   
4. pyenv の Python 3.6 の有効化．

   端末で，次のコマンドを実行．

   pyenv shell 3.6.12
   

   Python の切り替えは次のようなコマンドで行う．

   • pyenv shell system
   • pyenv shell 3.6.12

   デフォルトで pyenv 配下の python 3.6.12 を使いたいときは， 次のように設定する

   echo 'pyenv shell 3.6.12' >> ~/.bashrc
   exec $SHELL -l
   

5. pip と setuptools の更新，Python 開発環境（JupyterLab, spyder）のインストール（Ubuntu 上）

   インストールするには， 端末で，次のコマンドを実行．

   python -m pip install -U pip setuptools
   python -m pip install -U jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
   

   隔離された Python 仮想環境を作成したいときは，次のような手順で， venv を用いて，隔離された Python 仮想環境を作る．

   • 隔離された Python 仮想環境の名前: py36
   • 使用するPython のバージョン: 3.6
   • Python 仮想環境を置くディレクトリ: ~/py36

   端末を開き，「pyenv shell 3.6.12」を実行して，pyenv の Python 3.6 を有効化した後，次のコマンドを実行．

   python -m pip install -U pip setuptools
   python -m venv --system-site-packages ~/py36
   source ~/py36/bin/activate
   python -m pip install -U pip setuptools
   python -m pip install -U jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
   

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA グラフィックスドライバのインストール

※ 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．

ダウンロードページ

• NVIDIA グラフィックスドライバのダウンロード用ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

詳細説明

• Windows での NVIDIA グラフィックスドライバのインストール: 別ページで説明している．
• Ubuntu での NVIDIA グラフィックスドライバのインストール: 別ページで説明している．

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA CUDA ツールキット 10.0 のインストール

※ CUDA とは，NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである．

• NVIDIA CUDA ツールキットの URL: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

詳細説明

• Windows での NVIDIA CUDA ツールキット 10.0 のインストール: 別ページで説明している．
• Ubuntu での NVIDIA CUDA ツールキット 10.0のインストール: 別ページで説明している．

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA cuDNN 7.6 のインストール

ダウンロードページ

• NVIDIA cuDNN のダウンロード用ページ: https://developer.nvidia.com/cudnn から cuDNN を入手

  ダウンロードして展開（解凍）したら，パスを通しておくこと．

詳細説明

• Windows での NVIDIA cuDNN 7 のインストール: 別ページで説明している．
• Ubuntu での NVIDIA cuDNN 7のインストール: 別ページで説明している．

TensorFlow 1.7.0 （旧バージョン）のインストール

Python 3.6 を起動するコマンドを確認しておくこと．

• Windows の場合: 「py -3.6」
• Windows で Python 仮想環境 py36 を使う場合: 「C:\venv\py36\Scripts\activate.bat」の後，「python」
• Ubuntu の場合: 「pyenv shell 3.6.12」の後，「python」
• Ubuntu で Python 仮想環境 py36 を使う場合: 「source ~/py36/bin/activate」の後，「python」

Windows の場合

1. コマンドプロンプトを管理者として実行する．
2. 隔離された Python 仮想環境を使用するときは，次のようなコマンドで有効化する．

   C:\venv\py36\Scripts\activate.bat
   

3. TensorFlow のインストール

   Python の使用は，隔離された Python 仮想環境の有効化の後，「python」で行う． Windows で，隔離された Python 仮想環境を使用しないときは，「python」ではなく「py -3.6」を使う．

   python -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow_datasets tensorflow-hub keras
   python -m pip install -U tensorflow==1.7.0 tensorflow_datasets tensorflow-hub keras==2.1 matplotlib opencv-python
   python -m pip install git+https://github.com/tensorflow/docs
   python -m pip install git+https://github.com/tensorflow/examples.git
   

4. TensorFlow のバージョン確認

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

5. (GPU を使うとき) GPU が認識できてるかの確認

   TensorFlow が GPU を認識できているかの確認は，端末で，次を実行して行う．

   python -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())"
   

Ubuntu の場合

1. 端末を開く
2. pyenv の Python 3.6 の有効化．

   端末で，次のコマンドを実行．

   pyenv shell 3.6.12
   

   隔離された Python 仮想環境を使用するときは， 「pyenv shell 3.6.12」は実行しないで， 次のようなコマンドで Python 仮想環境を有効化する．

   source ~/py36/bin/activate
   

3. TensorFlow のインストール

   Python の使用は，「python」で行う．

   python -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow_datasets tensorflow-hub keras
   python -m pip install -U tensorflow==1.7.0 tensorflow_datasets tensorflow-hub keras==2.1 matplotlib opencv-python
   python -m pip install git+https://github.com/tensorflow/docs
   python -m pip install git+https://github.com/tensorflow/examples.git
   

4. TensorFlow のバージョン確認

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

5. (GPU を使うとき) GPU が認識できてるかの確認

   TensorFlow が GPU を認識できているかの確認は，端末で，次を実行して行う．

   python -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())"
   

davidsandberg/facenet のダウンロード

Python 3.6 を起動するコマンドを確認しておくこと．

• Windows の場合: 「py -3.6」
• Windows で Python 仮想環境 py36 を使う場合: 「C:\venv\py36\Scripts\activate.bat」の後，「python」
• Ubuntu の場合: 「pyenv shell 3.6.12」の後，「python」
• Ubuntu で Python 仮想環境 py36 を使う場合: 「source ~/py36/bin/activate」の後，「python」

1. インストールのため Python 3.6 を使うように準備
   • Windows の場合

     Windows では， コマンドプロンプトを管理者として実行する．

     
     隔離された Python 仮想環境を使用するときは，次のようなコマンドで有効化する．

     C:\venv\py36\Scripts\activate.bat
     

     

     Python の使用は，隔離された Python 仮想環境の有効化の後，「python」で行う． Windows で，隔離された Python 仮想環境を使用しないときは，「python」ではなく「py -3.6」を使う．

   • Ubuntu の場合

     端末で，次のコマンドを実行．

     pyenv shell 3.6.12
     

     隔離された Python 仮想環境を使用するときは， 「pyenv shell 3.6.12」は実行しないで， 次のようなコマンドで Python 仮想環境を有効化する．

     source ~/py36/bin/activate
     

2. davidsandberg/facenet のダウンロード

   Window の場合は次のように操作する．

   cd C:\venv\py36
   rmdir /s /q facenet
   

   

   cd C:\venv\py36
   git clone https://github.com/davidsandberg/facenet
   cd facenet
   

   
3. 前提パッケージのインストール

   python -m pip install -r requirements.txt
   

   

このページで説明のために使用するビデオ、写真

必要であればダウンロードして使ってください．

• ここで使用する顔写真: 126.png, 127.png
  

同封の src/compare.py を用いて、顔識別を行ってみる

Python プログラムを動かす．

同封の src/compare.py 画像で動かしてみる

Windows での手順を下に示す．Ubuntu でも同様の手順になる．

1. 使用する src/compare.py の編集

   src/compare.py の先頭に，次の3行を追加．

   import numpy as np
   from functools import partial
   np.load = partial(np.load, allow_pickle=True) 
   

   
2. C:\face-image のような作業用のディレクトリ（フォルダ）を作る
   
3. このディレクトリに、顔写真: 126.png, 127.png をダウンロード
   
4. モデルのダウンロードと展開（解凍）

   GitHub の facenet のページの「Pre-trained model」からモデルをダウンロードし，展開（解凍）する．

   https://www.github.com/davidsandberg/facenet

   展開（解凍）して出来たファイルは，C:\venv\py36\facenet に置く．

   

   書きかけ