Windows での,PyCharm のインストール,日本語化,PyCharm 内の Python 仮想環境にパッケージをインストールする手順をスクリーンショット等で説明する.日本語化は簡単な操作でできる.
PyCharm は Python 開発環境.プロジェクトごとに独立した Python 環境が作られることが特徴.
【このページの目次】
Python の URL: https://www.python.org/
※ TensorFlow を使う可能性がある場合は,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. 2020/5 時点では,Python 3.5 か 3.6 か 3.7 か 3.8
Anaconda を使うこともできる.
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」
※ 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.
Python コンソールの画面が現れる。この Python コンソールが使う python.exe (Python)は、システムPythonではなく, PyCharm のプロジェクトのファイルを置くディレクトリ(フォルダ)の中に作られていることがわかる。
PyCharm は、既定(デフォルト)では、PyCharm 内の Python 環境を使用していることが確認できる
Pleiades をインストールすると,Eclipse が日本語化される.
「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
※ 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。
PyCharm 内の Python 環境に,種々のパッケージを整える
※ 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
詳細説明
※ 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. ダウンロードページ
指定されているバージョンより高いものは使わない. その根拠は次のページ. URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems
詳細説明
ダウンロードページ
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.
TensorFlow 2.4 の GPU 版での,cuDNN のバージョンは 8.0.5(現時点で,NVIDIA CUDA ツールキット 11.0 で動く最新版).
TensorFlow 2.3, 2.2, 2.1 の GPU 版での,cuDNN のバージョンは 7.6.そして,TensorFlow 1.13 以上 TensorFlow 2.0 までの GPU 版での,cuDNN のバージョンは7.4 .それより高いバージョンよりは使わないこと.
詳細説明
PyCharm で端末を使いたいときは、 「View」→ 「Tool Windows」→ 「Terminal」と操作する。
python -m pip install -U pip setuptools python -m pip install -U numpy scipy h5py scikit-learn scikit-image seaborn pandas pandasql csvkit pillow pytest pyyaml cython bokeh statsmodels plotly sympy csvkit docopt pyproj flake8 protobuf pymc3 bs4 html5lib rope wrapt mkl mkl-include cffi wheel six holoviews sphinx bottleneck pygments numexpr xlrd xlsxwriter lxml graphviz pydot flask django redis pylint bz2file PyOpenGL msgpack pandas-bokeh ggplot prettyplotlib pybrain3 firebase-admin googletrans google-cloud-vision gpyocr azure-cognitiveservices-vision-computervision gensim mecab matplotlib-venn pygame gloo scikit-video scikits.datasmooth scikits.example scikits.fitting scikits.optimization scikits.vectorplot bottle zodb gdata
Python プログラムを動かす
※ 開発環境や Python コンソール(Jupyter Qt Console,spyder,PyCharm,PyScripter など)が便利.
※ 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__ )"
TensorFlow GPU 版がうまくインストールできない場合
URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems
※ 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__ )"
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.
PyCharm の端末で,次のコマンドを実行
python -m pip install -U h5py pillow
この画像を, 「プロジェクトのディレクトリ」に, 2071.png のようなファイル名で保存しておく
PyCharmの Python コンソールを使う
Python コンソールを使いたいときは、 「View」→ 「Tool Windows」→ 「Python Console」と操作する。
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 tensorflow.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 tensorflow.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]))
PyCharm は、既定(デフォルト)では、PyCharm 内の Python 環境を使用している。 システムPython(Windows にインストールした Python)を使いたいときは、次のように操作する
※ Anaconda を使いたい場合
「PyCharm for Anaconda Community Edition」をインストールしたときは、既定(デフォルト)では、「プロジェクト名」の名前が付いた隔離されたPython環境を使うようになっている。 ここの手順により、隔離されたPython環境を使わないようにする。 隔離されたPython環境を使いたい場合には、ここの手順を行わないこと。
いま追加した Python のファイル名とディレクトリ名を覚えておくこと(次の設定で使うので)。
※ Anaconda を使いたい場合には Anaconda の Python を設定する
「C:\ProgramData\Anaconda3\python.exe」のように設定し、 「OK」をクリック
※ PyCharm の Python コンソール(Python のシェル)を起動しなおすときは、左の「赤い四角」をクリックして、Python コンソール(Python のシェル)を停止し、 左の「+」をクリックして Python コンソール(Python のシェル)を起動する
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