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Anaconda 3(Python 開発環境)のインストールと, その Python 3 仮想環境に,人工知能フレームワーク類のインストール(Windows 上)

Anacoda 3 をインストールして Python 開発環境を整える.引き続き,Python 仮想環境を作り,NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN,TensorFlow, PyTorch,Dlib をインストールし,人工知能(AI)や顔検出・認識の環境を整える.これは,conda コマンドで簡単にできる.

Anaconda 3 の配下には,孤立した Python 3 環境が自動で設定される(孤立した Python 3 環境を増やすこともできる). すでに,システムに Python をインストール済みの場合でも,Anaconda 3 と両立できる.但し,Anaconda 3 は,spyder や Anaconda Prompt (いずれもスタートメニューから起動できる)から使うことする.(Anaconda 3 にパスを通すのは推奨できない).

【このページの目次】

  1. Anaconda 3 とは
  2. 前準備
  3. Anaconda 3 のダウンロードとインストール
  4. Anaconda 3 の動作確認
  5. インストール済みパッケージの一括更新など
  6. 隔離された Python 仮想環境の作成(conda を使用)
  7. 新規作成された Python 環境を使いたいとき
  8. 隔離された Python 仮想環境で、インストールの前準備を行う
  9. Anaconda 3 で,各種パッケージおよび関連ソフトウエアの追加インストール

先人に感謝.

参考 Web ページ: https://www.anaconda.com


Anaconda 3 とは

Anacondaは,Continuum Analytics 社が提供している Python バージョン 3 の言語処理系,開発環境やツール,管理ツールである conda,主要な Python パッケージを1つにまとめたソフトウエアである.次のアプリケーションも同封されている.


Anaconda 3 のダウンロードとインストール

ここでの設定

ダウンロードとインストールの手順

  1. Anaconda 3 の Web ページを開く
    https://www.anaconda.com
  2. Individual Edition」の下の「Learn More」をクリックする.

    [image]
  3. 下にスクロールし,Windows 用の 64 ビット版を選ぶ
    [image]
  4. ファイルのダウンロードが始まる.

  5. ダウンロードした .exe ファイルを実行

  6. ようこそ画面では,「Next」をクリック.

  7. ライセンス条項の画面

  8. インストールタイプは「All Users」を選び,「Next」をクリック.

  9. インストールディレクトリ(フォルダ)は既定(デフォルト)のままでよい.「Next」をクリック.

    ※ インストールのときに「All Users」でなく「Just Me」を選んだときの注意点:日本語を含むディレクトリにはインストールしないことにする。 日本語を含むディレクトリが既定(デフォルト)になっているときは、 別のディレクトリを設定すること。

  10. インストールを開始したいので,「Install」をクリック.

    オプションは既定(デフォルト)のままで進める. ※ 「Add Anaconda to the system PATH environment variable」をチェックしない.Anaconda に同封のプログラムにパスを通すと,使いにくくなる(好みの問題ではある)と考える.Anaconda などの起動はスタートメニューで行うことにする.

    ※ 「Add Anaconda to the system PATH environment variable」にチェックした場合は,システム環境変数 PATH に,自動で追加される

  11. インストールが始まる.

    しばらく待つ

  12. インストール完了の表示.「Next」をクリック.

  13. PyCharm についての案内が表示されるので確認する

    https://www.anaconda.com/pycharm

  14. インストール完了の確認

  15. Windows のスタートメニューの「Anaconda (64-bit)」 の下に、 Anaconda プロンプト(Anaconda Prompt),spyder があることを確認する.


Anaconda 3 の動作確認

Python を使ってみる

  1. スタートメニューで spyder を起動.
  2. spyder 起動時のメッセージを確認

  3. 動作確認のため,spyder の IPython コンソールで,次の Python プログラムを実行してみる
    print(1 + 2)
    

Anaconda Navigator の確認

  1. スタートメニューで Anaconda Prompt を起動.
  2. 画面が開くので確認

    [image]
  3. インストール済みパッケージの確認は「conda list」で行う
  4. 特定のパッケージのバージョン確認は「conda list <パッケージ名>」で行う.

    conda list numpy
    

    [image]

インストール済みパッケージの一括更新など

  1. Anaconda Prompt管理者として実行.

    [image]

    conda config --remove channels conda-forge
    conda upgrade -y --all
    conda clean -y --packages
    

    [image]

    (途中省略)

    [image]

    (途中省略)

    [image]

    (途中省略)

    [image]
    (途中省略)

    [image]

    ※ 「反応が遅いなあ」と思ったら、Enter キーを押してみる.


隔離された Python 仮想環境の作成(conda 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
  2. Anaconda Prompt管理者として実行.

    [image]
  3. 前もって Python バージョン 3.6 をインストールしておくことを作成する

    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
    

    [image]
  4. Python 環境が作成できたことを確認
    conda info -e
    

    [image]

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 ai)の共存できた。


新規作成された Python 環境を使いたいとき

  1. Anaconda Prompt を実行.

  2. 次のコマンドを実行し,Python 環境(名前は ai)を有効にする.
    activate ai
    

    [image]

    ※ もとの Python 環境に戻るときは「exit


隔離された Python 仮想環境で、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. Anaconda Prompt管理者として実行.

    [image]
  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
    

    [image]
  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

    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.「CondaKeyError: 'channels' 'conda-forge' ...」というエラーメッセージは無視してよい.

    conda config --remove channels conda-forge
    

    [image]
    conda upgrade -y --all
    

    [image]
    conda clean -y --packages
    

    [image]
  4. conda の動作確認

    エラーメッセージが出ないことを確認

    conda info
    

    [image]

Anaconda 3 で,各種パッケージおよび関連ソフトウエアの追加インストール

Anaconda では,「conda」形式のパッケージを、簡単に扱うことができる. conda を用いて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

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA グラフィックスボード・ドライバ

次のページの手順により,インストールを行う

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.

TensorFlow 2 のインストール(conda を使用)

TensorFlow: ライブラリ。ニューラルネットワークや深層学習(ディープラーニング)に使用されることが多い。Kerasのバックエンドとして使用されることも多い。

Keras: ニューラルネットワークに関する種々の機能を持つソフトウエア.TensorFlow 2.1 には同封されている.

  1. Anaconda Prompt管理者として実行.

    [image]
  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
    

    [image]
  3. condaを用いてインストール

    GPU 版 Tensorflow 2 をインストールする場合

    conda install -y tensorflow-gpu tensorflow-datasets
    

    [image]

    ※ NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN のインストールは自動で行われる.

    CPU 版の Tensorflow をインストールする場合

    ※ このとき,NVIDIA CUDA ツールキット,NVIDIA cuDNN が, TensorFlow に合うように,自動でバージョンダウンされる場合がある. これは問題ない.

    conda install -y tensorflow tensorflow-datasets
    

    [image]
  4. 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.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__ )"
    

    [image]
  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())"
    

    次のように「device_type: "GPU"」があれば,GPUが認識できている.エラーメッセージが出ていないことを確認しておくこと.

    [image]

Dlib, OpenCV, PyTorch のインストール

Dlibは,機械学習のアルゴリズムの機能を持つソフトウエアで,顔検出・顔識別なども持つ(詳しくは,別ページにまとめている).

OpenCV (Open Computer Vision Library) は, 実時間コンピュータビジョン (real time computer vision) の アルゴリズムと文書とサンプルコードの集まり.(詳しくは,別ページにまとめている).

PyTorch は,人工知能のフレームワーク.

conda install -y opencv pytorch
conda install -y -c conda-forge dlib
conda config --remove channels conda-forge

その他,主要なパッケージのインストール

  1. Anaconda Prompt管理者として実行.

    [image]
  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
    

    [image]
  3. condaを用いてインストール
    次のようにしてパッケージをインストールできる.
    conda install -y matplotlib numpy scipy h5py scikit-learn scikit-image seaborn pandas pandasql pillow pytest pyyaml cython
    

conda パッケージの検索法

conda パッケージの検索

conda search <パッケージ名>

conda クラウド内の他の人の conda パッケージの検索

anaconda search -t conda <パッケージ名>


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