Raspberry Pi で TenforFlow 1.11, Keras 2.2.4, OpenCV, Dlib, その他関連ソフトウエア環境を整える（virtualenv を使用）

金子邦彦研究室：　データベース、人工知能（AI)、データサイエンスの融合により不可能を可能にする

前準備

Raspbian のインストール

Raspbian のインストールについては、 「Raspbian のインストール, Windows からアプリを開く」のページで説明しています

Raspbian のシステム更新

最初に、Raspbian のシステム更新などを行っておく

端末で、次のコマンドを実行

sudo apt update
sudo apt -yV upgrade
sudo apt -yV dist-upgrade
sudo rpi-update
sudo apt -yV autoremove
sudo apt autoclean
sudo shutdown -r now

Raspbian の初期設定

Raspbian の初期設定については、 「Raspbian の初期設定」のWebページで説明しています

git, cmake, wget, 7zip のインストール

端末で、次のコマンドを実行

sudo apt -yV install git cmake wget p7zip

Raspberry Pi で virtualenv のインストール

1. 端末を開く

2. システムの Python について, pip の更新

   cd /tmp
   sudo rm -f get-pip.py
   wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
   sudo /usr/bin/python3 get-pip.py
   sudo /usr/bin/python get-pip.py
   

3. virtualenv, virtualenv wrapperのインストール

   システムの Python とは隔離された Python 環境を作ることができるようにする

   sudo rm -rf $HOME/.virtualenvs
   sudo rm -rf ~/.cache/pip
   sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper
   sudo pip3 install virtualenv virtualenvwrapper
   export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
   export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
   source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
   touch ~/.bashrc
   echo -e "\n# virtualenv and virtualenvwrapper" >> ~/.bashrc
   echo "export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs" >> ~/.bashrc
   echo "export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3" >> ~/.bashrc
   echo "source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh" >> ~/.bashrc
   source ~/.bashrc
   

隔離された Python 環境の作成（virtualenv を使用）

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
   • Python 環境の名前: py35
   • Pythonのバージョン: 3

2. 端末を開く

3. virtualenv を使って、隔離された Python 3 環境を作る
   1. 次の手順で作る

      mkvirtualenv --python=/usr/bin/python3 py35
      lsvirtualenv 
      

   2. Python 環境が作成できたことを確認

      source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
      workon py35
      pip list
      

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，名前は py35）の共存できた。

新規作成された Python 環境を使いたいとき

端末で，次のコマンドを実行し，Python 環境（名前は py35）を有効にする

workon py35

Raspberry Pi で TenforFlow 1.11, Keras 2.2.4 をインストール

1. 端末を開く

2. 端末で，次のコマンドを実行し，virtualenv 配下の Python環境である py35を有効にする

   workon py35
   

3. virtualenv 配下の Python 3 環境で pip の更新

   cd /tmp
   sudo rm -f get-pip.py
   wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
   python get-pip.py
   pip list
   

4. TensorFlow 0.11, Keras, Spyder のインストール

   sudo apt install -y libopenblas-dev  
   sudo apt install -y libatlas-base-dev  
   pip install --no-deps -U cython
   pip install --no-deps -U pytest
   pip install --no-deps -U git+https://github.com/numpy/numpy
   python -c 'import numpy; numpy.test()'
   pip install -U --ignore-installed tensorflow keras
   pip list
   

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

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

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

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

確認のためKeras を使ってみる

1. 端末を開く

2. 端末で，次のコマンドを実行し，virtualenv 配下の Python環境である py35を有効にする

   workon py35
   

3. 前準備として libhdf5-dev, ImageMagick をインストール

   sudo apt -yV install libhdf5-dev
   sudo apt -yV install imagemagick
   

4. 前準備として h5py, pillow のインストール

   pip install -U h5py
   pip install -U pillow
   

5. 次の画像を使うことにする

   ※ 次のコマンドで、ダウンロードし、ImageMagick を使って画像表示してみる

   cd /tmp 
   wget http://www.kunihikokaneko.com/dblab/raspbian/124.png
   display 124.png
   

6. ディープラーニングで、画像認識してみる

   Python のプログラムを実行したいので、まず、端末で「python」を実行

   python
   

7. 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 = '/tmp/124.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 = '/tmp/124.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]))
   

8. exit() で終わる

Raspberry Pi で、OpenCV をインストール

1. 端末を開く

2. 端末で，次のコマンドを実行し，virtualenv 配下の Python環境である py35を有効にする

   workon py35
   

3. virtualenv 配下の Python 3 環境で pip の更新

   cd /tmp
   sudo rm -f get-pip.py
   wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
   python get-pip.py
   pip list
   

4. OpenCV のインストール

   時間がかかるので待つ

   pip install -U --ignore-installed opencv 
   

5. OpenCV のバージョン確認

   python -c "import cv2; print( cv2.__version__ )"
   

新規作成された Python 環境に、numpy, scipy, h5py, sciklit-learn, matplotlib, seaborn, pandas, pillow, jupyter, pytest, docopt, pyyaml, cython, imutils, mtcnn その他種々のパッケージをインストール

1. 端末を開く

2. 端末で，次のコマンドを実行し，virtualenv 配下の Python環境である py35を有効にする

   workon py35
   

3. numpy, scipy, h5py, sciklit-learn, pandas, pillow, jupyter, pytest, pyyaml, cython のインストール

   pip install --no-deps -U cython
   pip install --no-deps -U pytest
   pip install --no-deps -U git+https://github.com/numpy/numpy
   python -c 'import numpy; numpy.test()'
   pip install -U scipy h5py scikit-learn pandas pillow jupyter pytest pyyaml cython
   

   
   （以下省略）

4. matplotlib, seaborn, docopt 及び前提パッケージのインストール

   終わるまで待つ

   pip install -U matplotlib seaborn docopt kiwisolver 
   

5. imutils, mtcnn のインストール

   ※ mtcnn については https://github.com/open-face/mtcnn

   mkdir /usr/local
   sudo chown $USER /usr/local
   cd /usr/local
   sudo rm -rf imutils
   sudo rm -rf mtcnn
   

   cd /tmp
   pip install --no-deps -U git+https://github.com/jrosebr1/imutils
   pip show imutils
   cd /tmp
   pip install --no-deps -U git+https://github.com/ipazc/mtcnn
   pip show mtcnn
   

6. imutils のバージョン確認

   端末で、次のコマンドを実行

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

7. mtcnn のバージョン確認

   端末で、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__ )"
   

8. python-visualization/folium, DinoTools/python-overpy, ianare/exif-py, mapado/haversine, Turbo87/utm のインストール

   mkdir /usr/local
   sudo chown $USER /usr/local
   cd /usr/local
   sudo rm -rf folium
   sudo rm -rf python-overpy
   sudo rm -rf exif-py
   sudo rm -rf haversine
   

   cd /tmp
   pip install --no-deps -U git+https://github.com/python-visualization/folium
   pip show folium
   cd /tmp
   pip install --no-deps -U git+https://github.com/DinoTools/python-overpy
   pip show python-overpy
   cd /tmp
   pip install --no-deps -U git+https://github.com/ianare/exif-py
   pip show exif-py
   cd /tmp
   pip install --no-deps -U git+https://github.com/mapado/haversine
   pip show haversine
   cd /tmp
   pip install --no-deps -U git+https://github.com/Turbo87/utm
   pip show utm
   

9. 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 yaml
   pip install -U flask
   pip install -U sympy
   pip install -U sqlite
   pip install -U pylint