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Windows のアプリケーションソフトウエアのリストとインストール及び設定

Windows のアプリケーションソフトウエアのリストとインストール及び設定．

※ ここでのインストールでは，「全ユーザ」が利用できるようにインストールする．（ソフトによっては，既定では，特定ユーザのみで利用できるようにインストールされるため注意）．

ソフトウエアの利用条件は各自で確認すること
マルウエア（コンピュータウイルス）の感染防止のため，ダウンロード後は必ず，ウイルスチェックすること．ダウンロード元のURLを確認すること．

サイト内の関連ページ

主要アプリケーション類のインストールは，別ページで説明している
Windows の便利なソフトウエアのリストは，別ページに示している

謝辞：ここで紹介しているソフトウエアの作者に感謝します．

Windows のアプリケーションソフトウエアのリストと設定．

ソフトウエア類の利用条件は利用者で確認すること．

Web ブラウザ，Microsoft Office

Web ブラウザ
- Firefox Web ブラウザ
  URL: https://www.mozilla.org/ja/firefox/new/
  Mate Translate
- Goolgle Chrome Web ブラウザ
  URL: https://www.google.com/chrome/browser/desktop/index.html
Microsoft Office
インストール手順: Microsoft Office 2019

Visual C++ ビルドツール, git, NVidia ドライバ，NVIDIA CUDA 10.1 update 2, NVIDIA cuDNN 7.6, Python 3.8, graphviz, PyTorch

Visual C++ ビルドツール
- URL: https://visualstudio.microsoft.com/ja/downloads/
- Windows でのインストール: 別ページで説明している．
git
- URL: https://git-scm.com/
- Windows でのインストール: 別ページで説明している．
NVidia ドライバ，NVIDIA CUDA 10.1 update 2, NVIDIA cuDNN 7.6
TensorFlow 2.3 との相性から，NVIDIA CUDA ツールキット，NVIDIA cuDNN はバージョン指定．
- NVIDIA ドライバの URL: https://www.nvidia.co.jp/drivers
- NVIDIA CUDA ツールキットの URL: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
- NVIDIA cuDNN のダウンロード URL: https://developer.nvidia.com/cudnn
- Windows での NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのインストール: 別ページで説明している．
- Windows での NVIDIA CUDA ツールキット 10.1 のインストール: 別ページで説明している．
- Windows での NVIDIA cuDNN 7.6 のインストール: 別ページで説明している．
システム環境変数 CUDNN_PATHは次のように設定する．
```
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
```
NVIDIA cuDNN のインストールの確認のため，新しくコマンドプロンプトを開き，次のコマンドを実行．
```
where cudnn64_7.dll
```
「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin\cudnn64_7.dll」が表示される
Python 3.8 のインストールと設定
Python の URL: https://www.python.org
■ インストール（あとのトラブルが起きにくいような手順を定めている）
1. Python の URL: https://www.python.org で「Downloads」をクリック，「Python 3.8.X」をクリック．
  そして，Python 3.8 の Windows 64ビット版のインストーラ (Windows x86-64 executable installer)をダウンロード．
2. Python 3.8 のインストーラを管理者として実行
3. 「Install launcher for all users」をチェック．
4. 「Add Python 3.8 to PATH」をチェック.
5. 「Customize installation」を選ぶ．
6. 次の次の画面では，「Install for all users」をチェック．
  そして，Python のインストールディレクトリは，「C:\Program Files\Python38」のように自動設定されることを確認．
7. 「Disable path length limit」をチェック．
8. インストールのあと、Windows のスタートメニューに「Python 3.8」が増えていることを確認．
9. システムの環境変数Pathの確認のため，新しくコマンドプロンプトを開き，次のコマンドを実行．
```
where py
where pip
```
  where py では「C:\Windows\py.exe」が表示され， where pip では「C:\Program Files\Python38\Scripts\pip.exe」が表示されることを確認．
  表示されないときは，システムの環境変数Pathに，C:\Program Files\Python38 と C:\Program Files\Python38\Scripts を追加
pip と setuptools の更新，Python 開発環境（JupyterLab, spyder）のインストール
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 -m pip install -U pip setuptools
python -m pip install -U jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext spyder
```

TensorFlow 2.3, Keras, Python 用 OpenCV 4.3, MatplotLib のインストール

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

TensorFlow からGPU が認識できているかの確認

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

matterplot/masked_rcnn

URL: https://github.com/matterport/Mask_RCNN

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．

mkdir c:\pytools
cd c:\pytools
rmdir /s /q Mask_RCNN
cd c:\pytools
git clone --recursive https://github.com/matterport/Mask_RCNN
cd c:\pytools
cd Mask_RCNN
python setup.py build
python setup.py install

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．

https://github.com/matterport/Mask_RCNN/blob/master/samples/demo.ipynb に記載のプログラムの先頭部分。

cd c:\pytools
cd Mask_RCNN
python
import os
import sys
# Root directory of the project
ROOT_DIR = os.path.abspath(".")
# Import Mask RCNN
sys.path.append(ROOT_DIR)  # To find local version of the library
from mrcnn import utils
import mrcnn.model as modellib
from mrcnn import visualize
# Import COCO config
sys.path.append(os.path.join(ROOT_DIR, "samples/coco/"))  # To find local version
import coco
# Directory to save logs and trained model
MODEL_DIR = os.path.join(ROOT_DIR, "logs")
# Local path to trained weights file
COCO_MODEL_PATH = os.path.join(ROOT_DIR, "mask_rcnn_coco.h5")
# Download COCO trained weights from Releases if needed
if not os.path.exists(COCO_MODEL_PATH):
    utils.download_trained_weights(COCO_MODEL_PATH)

その他，Python パッケージは，必要なものをインストール．次に手順を例示している．利用者で判断すること．

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 -m pip install -U pip setuptools
python -m pip install -U  numpy scipy h5py scikit-learn scikit-image seaborn pandas pandasql 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 パッケージで，ソースコードからインストールするもの．

必要なものをインストール．次に手順を例示している．利用者で判断すること．

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 -m pip install -q git+https://github.com/jrosebr1/imutils.git
python -c "import imutils; print(imutils.__version__)"
python -m pip install -q git+https://github.com/ipazc/mtcnn.git
python -c "import mtcnn; print(mtcnn.__version__)"
python -m pip install -q git+https://github.com/DinoTools/python-overpy.git
python -c "import overpy; print(overpy.__version__)"
python -m pip install -q git+https://github.com/ianare/exif-py.git
python -c "import exifread; print(exifread.__version__)"
python -m pip install -q git+https://github.com/mapado/haversine.git
python -m pip install -q git+https://github.com/Turbo87/utm.git

jupyter qtconsole の起動チェック
新しくコマンドプロンプトを開き，次のコマンドを実行． Jupyter QtConsole が開けば OK．
```
jupyter qtconsole
```
juypter notebook の設定
1. 次のコマンドで，設定ファイルを生成
```
jupyter notebook --generate-config
```
2. jupyter/jupyter_notebook_config.py　を編集し，次を追加
  c.NotebookApp.contents_manager_class = "jupytext.TextFileContentsManager"
PyTorch
コマンドプロンプトを管理者として実行し，PyTorch のインストールを行う．
- PyTorch の URL: https://pytorch.org/
- Windows でのインストール: 別ページで説明している．
GraphViz
ニューラルネットの描画（例えば「tf.keras.utils.plot_model(model, show_shapes=True」で描画)のときに役に立つツール．
- GraphViz の URL: https://graphviz.gitlab.io/
- Windows でのインストール: 別ページで説明している．

Visual Studio Code （エディタ）

Visual Studio Code のインストールと設定を行う

プログラム作成と実行ができるエディタとして，Visual Studio Code を案内する．

Visual Studio Code の URL: https://www.microsoft.com/ja-jp/dev/products/code-vs.aspx
Windows でのインストール: 別ページで説明している．

拡張機能は，必要なものをインストールする．次に拡張機能を例示している．利用者で判断すること．

日本語化 (Japanese Language Pack) の URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=MS-CEINTL.vscode-language-pack-ja
コード実行 (Code Runner) の URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=formulahendry.code-runner
Python の URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python
Python Indent の URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=KevinRose.vsc-python-indent
Kite の URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=kiteco.kite
Python Preview の URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=dongli.python-preview
C/C++ 関係: C/C++
Debugger for Java の URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=vscjava.vscode-java-debug
Java Extension Pack の URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=vscjava.vscode-java-pack
emacs キーバインドの URL: Emacs Friendly Keymap

その他

Git，cmake，Wget，7-Zip

git: https://git-scm.com/
cmake: https://cmake.org/download/
Wget: http://gnuwin32.sourceforge.net/packages/wget.htm
7-Zip: https://sevenzip.osdn.jp/

■ cmake: 「Add CMake path for All Users」をチェック

dlib のインストール

Visual Studio 2019 x64 コマンドプロンプトを管理者として実行

mkdir c:\pytools
cd c:\pytools
rmdir /s /q dlib
cd c:\pytools
git clone https://github.com/davisking/dlib
cd c:\pytools
cd dlib
rmdir /s /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" ..
cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL
cd ..
python setup.py build
python setup.py install
python -c "import dlib; print( dlib.__version__ )"
cd C:\pytools\dlib\python_examples
wget http://dlib.net/files/mmod_human_face_detector.dat.bz2
wget http://dlib.net/files/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2
wget http://dlib.net/files/shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
wget http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
"C:\Program Files\7-Zip\7z.exe" e mmod_human_face_detector.dat.bz2
"C:\Program Files\7-Zip\7z.exe" e dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2
"C:\Program Files\7-Zip\7z.exe" e shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
"C:\Program Files\7-Zip\7z.exe" e shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
del mmod_human_face_detector.dat.bz2
del dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2
del shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
del shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
python -c "import dlib; print( dlib.__version__ )"

その他のPython パッケージのインストール

# gdal が必要
rmdir /s /q geopandas
cd c:\pytools
git clone https://github.com/geopandas/geopandas
cd geopandas
python setup.py build
python setup.py install 
# dlib が必要
cd c:\pytools
rmdir /s /q face_recognition
git clone https://github.com/ageitgey/face_recognition
cd face_recognition
python setup.py build
python setup.py install 
# 
cd c:\pytools
rmdir /s /q head-pose-estimation
git clone https://github.com/lincolnhard/head-pose-estimation
cd head-pose-estimation
wget http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2  
"C:\Program Files\7-Zip\7z.exe" e shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2  
# 
cd c:\pytools
rmdir /s /q PupilTracker
cd c:\pytools
git clone https://github.com/TobiasRoeddiger/PupilTracker
cd c:\pytools
git clone https://github.com/python-visualization/folium
cd folium
python setup.py build
python setup.py install

spyder を起動し、kite をインストール

日本語に設定

Visual Studio Code で，Python, C/C++, Java の動作チェック

ファイル「HelloWorld.java」の作成

public class HelloWorld
{
    public static void main(String args[])
    {
        System.out.println("Hello Java World !");
    }
}

コンパイルと実行

javac HelloWorld.java
java HelloWorld

pip のキャッシュの消去

cd %LOCALAPPDATA%
cd pip
rmdir /s /q Cache

Anaconda 3

インストール時の設定

インストールタイプは「All Users」をチェック
オプションでは，「Register Anaconda as the system Python 3.7」のチェックを外す．（Python 3.7 を別途インストールして共存させたいため）

Anacondaプロンプトを管理者として実行，次のコマンドを実行．
（tensorflow-gpu, keras, dlib, opencv 等をインストールするため）

conda config --remove channels conda-forge
conda upgrade --all
conda clean --packages
conda install -y tensorflow-gpu tensorflow-datasets
python -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
python -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())"
conda install -y opencv pytorch keras
conda install -y -c conda-forge dlib
conda config --remove channels conda-forge 
conda install -y plotly csvkit docopt pyproj flake8 protobuf pymc3
conda install -y -c conda-forge statsmodels 
conda config --remove channels conda-forge
conda config --remove channels conda-forge
conda upgrade --all
conda clean --packages
conda search tensorflow
conda search opencv

spyder を起動し，spyder で「Language」を日本語に設定．

詳細は，Anaconda 3: Python 処理系, conda, spyder

R システム

インストール手順: Microsoft R Open

Java 処理系

インストール手順: OpenJDK 14

システム環境変数 JAVA_HOME: C:\jdk-14.0.2
システム環境変数Pathに追加: C:\jdk-14.0.2\bin

DBeaver, SQLite3, SQLiteman, SQL Workbench/J

DBeaver: 別ページで説明．
SQLiteman: 別ページで説明．
SQL Workbench/J: 別ページで説明．

起動チェック

Eclipse 開発環境

Eclipse, pleiades 付き Java 開発環境
URL: https://mergedoc.osdn.jp/
Java 関係のプラグインはインストール操作する
ファイル「HelloWorld.java」の作成
```
public class HelloWorld
{
    public static void main(String args[])
    {
        System.out.println("Hello Java World !");
    }
}
```
コンパイルと実行
```
javac HelloWorld.java
java HelloWorld
```
GreenFoot: Java 学習ソフト

BlueJ: Java クラス設計

ファイル「HelloWorld.java」の作成

public class HelloWorld
{
    public static void main(String args[])
    {
        System.out.println("Hello Java World !");
    }
}

コンパイルと実行

javac HelloWorld.java
java HelloWorld

Android Studio

ユーザ名 public のプロファイルにインストールしたとする

Android Studio の設定は次のように行う．

ファイル - 設定，ビルド、実行、デプロイ＞ビルド・ツール＞ Gradle
Gradleユーザー・ホーム： C:\Users\public\.gradle に設定
ツール＞デバイス・ファイル・エクスプローラー＞ダウンロード・ロケーション
C:\Users\public\Documents\AndroidStudio\DeviceExplorer に設定

C:\Program Files\Android\Android Studio\bin\idea.properties の設定

idea.config.path=C:/Users/public/.AndroidStudio3.6/config
idea.system.path=C:/Users/public/.AndroidStudio3.6/system

システム環境変数の設定
- ANDROID_AVD_HOME=C:\Users\public\.android\avd
- ANDROID_EMULATOR_HOME=C:\Users\public\.android

エディタ Notepad++

インストール手順: Notepad++

Avidemux

インストール手順: ビデオ編集ソフト avidemuxのインストール（Windows 上）

Google Earth Pro

インストール手順: Google Earth Pro

Google Earth プロのインストール（Windows 上）

OpenPose（人体の姿勢推定，モーションキャプチャ）

インストール手順: OpenPose

■ インストールではパスを通す．getModels.bat を実行する．

３次元コンピュータグラフィックス Blender

インストール手順: Blender，その日本語化

写真からの立体再構成（写真測量）

Meshroom: https://alicevision.org/

ポリゴン，３次元点群

インストール手順: MeshLab

URL: http://www.meshlab.net/

３次元点群（３次元ポイントクラウド） CloudCompare

インストール手順: CloudCompare

URL: http://cloudcompare.org/

３次元点群（３次元ポイントクラウド） PCL

インストール手順: PCL

URL: http://pointclouds.org/downloads/windows.html

URL: http://unanancyowen.com/pcl181/

画像からの立体再構成（写真測量） MakeRoom

URL: https://alicevision.org/

人体アニメーション MakeHuman

インストール手順: MakeHuman

■ MakeHuman 用のプラグイン，Blender用のプラグインをインストールする．

Windows Sysinernals

Windows Sysinernals の URL: https://docs.microsoft.com/ja-jp/previous-versions/bb545021(v=msdn.10)?redirectedfrom=MSDN

sdelete の URL: https://docs.microsoft.com/ja-jp/sysinternals/downloads/sdelete

defrag c:
sdelete -z c:

ドライブの最適化：定期的に最適化する必要がない場合にはOFF

MobaXTerm: リモート接続，Xサーバ

Advanced IP Scanner: IP アドレス等のスキャナ

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問い合わせ先：金子邦彦（かねこくにひこ）