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】
先人に感謝．
参考 Web ページ: https://www.anaconda.com
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．
![[image]](../../dblab/keras/2.png)
※ 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。
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
しばらく待つ
https://www.anaconda.com/pycharm
print(1 + 2)
![[image]](../../tools/win/1563.png)
conda list numpy
![[image]](../../tools/win/1757.png)
![[image]](../../tools/win/2918.png)
「conda-forge」は入っていないはずだが，念のため実行する．
conda config --remove channels conda-forge conda upgrade -y --all conda clean -y --packages
![[image]](../../tools/win/1564.png)
（途中省略）
![[image]](../../tools/win/1565.png)
（途中省略）
（途中省略）
※ 「反応が遅いなあ」と思ったら、Enter キーを押してみる．
端末で，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
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，名前は ai）の共存できた。
activate ai
※ もとの Python 環境に戻るときは「exit」
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
端末で，次のコマンドを実行．
activate ai
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
conda upgrade -y --all
conda clean -y --packages
エラーメッセージが出ないことを確認
conda info
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
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: 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．
端末で，次のコマンドを実行．
activate ai
GPU 版 Tensorflow 2 をインストールする場合
conda install -y tensorflow-gpu tensorflow-datasets
※ 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
※ 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__ )"
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．
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
端末で，次のコマンドを実行．
activate ai
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
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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