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PyCharm のインストール,日本語化,PyCharm 内の Python 環境にパッケージをインストール(Windows上)

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】

  1. 前準備
  2. Windows で PyCharm のインストール
  3. PyCharm で Python コンソールや端末を使う
  4. PyCharm 内の Python 環境にパッケージをインストール
  5. 日本語化
  6. Windows の PyCharm でシステム Python(Windows にインストールした Python)を使う
  7. Windows の PyCharm で virtualenv の Python 環境を使う

前準備

Python のインストール

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.

  1. 次のWebページを使う

    https://www.anaconda.com/pycharm

  2. 「PyCharm for Anaconda Community Edition」の下の「Downlaod」をクリック
  3. .exe ファイルのダウンロードが始まる
  4. あとは、下の「手順 6. ようこそ画面では、「Next」をクリック」とそれ以下を続ける。

Windows で PyCharm のインストール

  1. PyCharm の Web ページを開く

    https://www.jetbrains.com/pycharm

  2. Download」をクリック

  3. Community」を選ぶ。「DOWNLOAD」をクリック
    利用条件などは,利用者側で確認すること.

  4. 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

    [image]
  6. ようこそ画面では、「Next」をクリック

  7. 旧バージョンのアンインストールに関する画面が出る場合がある.
    アンインストールするときはチェックする.

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

  9. 設定を行い、「Next」をクリック。

  10. スタートメニューフォルダーは、既定(デフォルト)のままでよい。「Next」をクリック。

  11. インストールが始まる

  12. インストール終了の確認

  13. 初回起動時の設定を行いたいので、起動する

    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

  14. 設定をインポートするかの画面が出る

  15. UI テーマを選ぶ

  16. 必要に応じて、追加のプラグインを選ぶ

    Anaconda を使いたい場合

    「Customize PyCharm」の画面が出る。既定(デフォルト)のままでよい。 「Start using PyCharm」をクリック

  17. PyCharm の画面では「Create New Project」を選ぶ

  18. プロジェクトのファイルを置くディレクトリ(フォルダ)の設定画面. 「Create」をクリック.

    ※ 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.

  19. 画面が現れる

PyCharm で Python コンソールや端末を使う

Python コンソール

  1. Python コンソールを使いたいときは、 「View」→ 「Tool Windows」→ 「Python Console」と操作する。

    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。

端末

  1. PyCharm で端末を使いたいときは、 「View」→ 「Tool Windows」→ 「Terminal」と操作する。

  2. PyCharm の端末で,「where python」を実行してみる.

    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

  3. PyCharm の端末では,pip コマンドも利用できる.

PyCharm の日本語化  

Pleiades をインストールすると,Eclipse が日本語化される.

  1. Pleiades の Web ページを開く

    http://mergedoc.sourceforge.jp/

  2. 「Pleiades の概要」に目を通しておく

    [image]
  3. 「Windows」を選択

    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

    [image]
  4. ダウンロードが始まる

    [image]

    [image]
  5. ダウンロードが終わったら,展開(解凍)する

    Windows での展開(解凍)のためのソフトには,「7-Zip」などがある.

    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。

    [image]
  6. setup.exe を実行

    [image]
  7. 選択」をクリック.eclipse.exe を選択肢, 「日本語化する」をクリック.

    [image]
  8. 試しに PyCharm を起動してみる

    [image]

PyCharm 内の Python 環境にパッケージをインストール

PyCharm 内の Python 環境に,種々のパッケージを整える

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA グラフィックスドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.0 のインストール

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.

NVIDIA CUDA は,NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである.

関連 Web ページ

インストール手順の説明

Windows での NVIDIA グラフィックスドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.0のインストール: のインストール: 別ページで説明している.

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA cuDNN のインストール

ダウンロードページ

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 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

Python の主要パッケージのインストール

  1. PyCharm で端末を開く

    PyCharm で端末を使いたいときは、 「View」→ 「Tool Windows」→ 「Terminal」と操作する。

  2. Python の主要パッケージのインストール
    sudo apt -y install libmecab-dev
    python -m pip install -U pip setuptools
    python -m pip install -U  numpy scipy h5py scikit-learn scikit-image seaborn pandas pillow pytest cython bokeh statsmodels plotly sympy csvkit docopt pyproj flake8 protobuf bs4 html5lib rope wrapt cffi wheel six sphinx bottleneck pygments numexpr xlrd xlsxwriter lxml graphviz pydot flask django redis pylint bz2file PyOpenGL    msgpack mecab ggplot matplotlib-venn pygame bottle rtree shapely fiona geopandas geopy geographiclib requests \
    pandasql pyyaml bokeh pymc3 mkl mkl-include holoviews pandas-bokeh ggplot prettyplotlib pybrain3 firebase-admin googletrans google-cloud-vision gpyocr azure-cognitiveservices-vision-computervision gensim gloo scikit-video scikits.datasmooth scikits.example scikits.fitting scikits.optimization scikits.vectorplot zodb gdata pyr2 pycaret
    python -m pip install -U  gdal
    

  3. TensorFlow のバージョン確認

    Python プログラムを動かす

    • Windows では,「python」コマンドやPythonランチャーである「py」コマンド
    • Ubuntu では,「python3」コマンド

    ※  開発環境や Python コンソール(Jupyter Qt ConsolespyderPyCharmPyScripter 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__ )"
    

    [image]

    TensorFlow GPU 版がうまくインストールできない場合

  4. 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.

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

    [image]
  5. (GPU 版の TensorFlow を使うときのみ)GPU が認識できてるかの確認

    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.

    [image]

TensorFlow, Keras の動作確認

  1. 前準備として h5py, pillow のインストール

    PyCharm の端末で,次のコマンドを実行

    python -m pip install -U h5py pillow
    

    [image]
  2. PyCharm の端末に,プロジェクトのディレクトリが表示されているので確認する

    [image]
  3. この Web ページでは、次の画像を使うことにする

    [image]

    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

    [image]
  4. Python プログラムを動かす

    PyCharmPython 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) 
    

    [image]

    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]))
    

    [image]

Windows の PyCharm でシステム Python(Windows にインストールした Python)を使う

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環境使わないようにする。 隔離されたPython環境使いたい場合には、ここの手順を行わないこと。

  1. PyCharm で 「File」→ 「Settings」と操作する

  2. Project: <プロジェクト名>」を展開。 「Project Interpreter」をクリック。

  3. 右上の設定ボタンをクリック。 「Add ...」を選ぶ。

  4. System Interpreter」をクリック。

  5. システムの Pythonを使いたいので、 「OK」をクリック。

    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

  6. Project Interpreter のメニューで、いま追加した Pythonを選ぶ

  7. 今度は、「Build, Execution, Deployment」を展開。 そして「Concole」を展開。 「Python Concole」をクリック。

  8. Python interpreter」のプルダウンメニューで, 先ほど設定した python.exeを選ぶ。「OK」をクリック。

  9. Project Interpreter のメニューで、いま追加した Pythonを選ぶ

    Anaconda を使いたい場合には Anaconda の Python を設定する

  10. PyCharm の Python コンソール(Python のシェル)を起動しなおす(あるいは PyCharm を起動し直す)と、 Pythonが変化したことが確認できる

    ※ 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

Windows の PyCharm で virtualenv の Python 環境を使う

  1. 次のようにして、Windows の virtualenv を使って、Python仮想環境を作っていたとする
    mkvirtualenv hoge
    

    このときの表示で、「C:\Users\user\Envs\hoge\Scripts\python.exe」が作られることが確認できる。 (「C:\Users\user\Envs\hoge」のところを確認しておくこと)

  2. PyCharm で 「File」→ 「Settings」と操作する

  3. Project: <プロジェクト名>」を展開。 「Project Interpreter」をクリック。

  4. 右上の設定ボタンをクリック。 「Add ...」を選ぶ。

  5. System Interpreter」をクリック。

  6. 先ほど調べた,ホームディレクトリの下の「\Envs\hoge\Scripts\python.exe」を設定

    そのために,まず,ホームディレクトリのアイコンをクリック

    次に,\Envs\hoge\Scripts\python.exe」を設定

    virtualenv 配下の python.exe を設定している

  7. OK」をクリック。

  8. 今度は、「Build, Execution, Deployment」を展開。 そして「Concole」を展開。 「Python Concole」をクリック。

  9. Python interpreter」のプルダウンメニューで, 先ほど設定した python.exeを選ぶ。「OK」をクリック。

  10. PyCharm の Python コンソール(Python のシェル)を起動しなおす(あるいは PyCharm を起動し直す)と、 Pythonが変化したことが確認できる