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Windows で, Anaconda をインストールし、隔離された Python 環境 + Keras + TensorFlow + OpenCV + spyder + Dlib 環境を作る(Chocolatey を利用)

ユースケース: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 . (Anacondaも同時にインストールする)

ここで行うこと

目次

  1. 前準備
  2. Chocolatey のインストール
  3. Chocolatey を用いて、git, cmake, wget, 7zip をインストール
  4. Chocolatey を用いて、Python プログラム開発環境 Anaconda, Python 2 をインストール
  5. Chocolatey でインストール済みのパッケージを一括更新
  6. インストールしたソフトウエア類に関する設定
  7. 隔離された Python 環境の作成
  8. 新規作成された Python 環境を使いたいとき
  9. 隔離された Python 環境で、インストールの前準備を行う
  10. 隔離された Python 環境に、tensorflow, keras, OpenCV, 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
  11. Microsoft Build Tools for Visual Studio 2017 のインストール
  12. Dlib のインストール
  13. face_recognition, msgpack, geopandas のインストール

サイト内の関連Webページ

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ります。 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

※ 「行いたい」というときには、それぞれのソフトウエアの利用条件、ライセンス条項を確認すること


前準備

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


Chocolatey のインストール

Chocolatey の Web ページの記載の手順に従う.

  1. Windows のコマンドプロンプトを管理者として実行する.
  2. Web ブラウザで、Chocolatey の Web ページを開く

    https://chocolatey.org/

  3. Install Chocolatey Now」をクリック

    新しい画面に変わるので確認する

  4. 新しい画面 (Chocolatey の インストールWeb ページ)のコマンドをコピー

  5. 先ほど開いた Windows のコマンドプロンプトに貼り付ける

  6. 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.

Chocolatey を用いて、git, cmake, wget, 7zip をインストール

  1. Windows のコマンドプロンプトを管理者として実行する.

  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 cmake.install wget 7zip
    

Chocolatey を用いて、Python プログラム開発環境 Anaconda, Python 2 をインストール

  1. Windows のコマンドプロンプトを管理者として実行する.

  2. Anaconda, Python 2 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 anaconda3 python2
    

  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 config --remove channels conda-forge」でのエラーメッセージは無視して良い

    「C:\tools\Anaconda3\Scripts\conda upgrade --all」で、y か n かを尋ねる質問が出たときは、続行したいので「y」

    C:\tools\Anaconda3\Scripts\conda config --remove channels conda-forge
    
    C:\tools\Anaconda3\Scripts\conda upgrade --all
    
    C:\tools\Anaconda3\Scripts\conda clean --packages
    

    ※ 「反応が遅いなあ」と思ったら、Enter キーを押してみる.


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 のコマンドプロンプトを管理者として実行する.

  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 
    

インストールしたソフトウエア類に関する設定

  1. Windowsのシステム環境変数Path先頭部分の設定

    ※ システムの環境変数Pathは、すでに存在するはずなので、編集

    先頭部分が次のようになるように編集

    ※ すでに、Pathのなかに、一部分含まれているときは、 その部分を並び変えて、下の順序に一致させる

    C:\Program Files\Git\cmd
    C:\Program Files\CMake\bin
    C:\Tools\Anaconda3
    C:\Tools\Anaconda3\Library\mingw-w64\usr\bin
    C:\Tools\Anaconda3\Library\usr\bin
    C:\Tools\Anaconda3\Library\bin
    C:\Tools\Anaconda3\scripts
    C:\Python27\
    C:\Python27\Scripts
    C:\ProgramData\chocolatey\bin
    C:\Tools\opencv\bin
    C:\Tools\opencv\build\install\x64\vc15\bin
    

    Windowsの画面の表示では、次のように、円マークになる

  2. システム環境変数 Path の確認

    新しくWindows のコマンドプロンプトを管理者として実行する.

    そして、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

  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

    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=3.6
    

  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 3.6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2

    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, 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 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

    次のコマンドを実行

    activate ai 
    

  3. Keras, TensorFlow, 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 spyder opencv 
    

    ※ 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. (オプション) 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す

    1. NVIDIA グラフィックスカード・ドライバのインストール

      Windows で NVIDIA グラフィックスカード・ドライバのインストール」で説明しています

    2. NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

      Windows で NVIDIA CUDA ツールキットのインストール」で説明しています

    3. tensorflow-gpu 及び関連のconda パッケージのインストール

      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__ )"
    

  9. 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
    

  10. 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 
    

  11. 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__ )"
    

  12. 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__ )"
    

  13. 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 
    

  14. 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
    

Microsoft Build Tools for Visual Studio 2017 のインストール

Windows では, Microsoft Build Tools for Visual Studio 2017 のインストールを行う

ここでは、Chocolatey を用いてインストールすることにする。 「Microsoft Build Tools for Visual Studio 2017」の利用条件やライセンス条項は各自で確認すること

※ Windows での Chocolatey のインストール手順は、 別の Web ページに記載しています

  1. Windows のコマンドプロンプトを管理者として実行する.

  2. Windows SDK 10.1 と Microsoft Build Tools for Visual Studio 2017 のインストール

    時間がかかるので、しばらく待つ

    ※ 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 が無い」というエラーメッセージが出たときは、 Chocolatey をインストールする

    choco install -y windows-sdk-10.1
    choco install -y visualstudio2017-installer
    choco install -y microsoft-build-tools
    

  3. 次の手順で、Visual Studio Build Tools 2017C++ についての設定を行う
    1. C++ についての設定をしたいので、Visual Studio Installer (Visual Studio インストーラー)を起動

      Windowsのスタートメニューからの起動が簡単

    2. Visual Studio Build Tools 2017 の画面で「変更」をクリック

    3. Visual C++ Build Tools」を選び、右下の「変更」をクリック

    4. インストールが始まる.しばらく待つ.

    5. インストールが終わると、「インストール済み」と表示される

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(Microsoft Build Tools を使用)」で説明しています

  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 
    

face_recognition, msgpack, geopandas のインストール

Microsoft Build Tools がインストール済みであるとして手順を示します

  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