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WinPython のインストール(Windows上)

WinPython は,Window 用のPython 処理系と主要な Python パッケージを1つにまとめたソフトウエア.次のアプリケーションも同封されている

インストール,インストール後の設定,Python の各種パッケージのインストール,性能確認の手順をスクリーンショット等で説明する.

TensorFlow を使う予定がある場合は,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. 2020/12 時点では,Python 3.6 か 3.7 か 3.8

【このページの目次】

  1. WinPython のダウンロードとインストール
  2. WinPython のインストール後の確認
  3. WinPython のインストール後の設定
  4. 性能の確認

WinPython のダウンロードとインストール

  1. ウェブページを開く

    https://sourceforge.net/projects/winpython/

  2. Files」をクリック

    [image]
  3. バージョンを選ぶ

    ※ ここでは最新の安定版であるバージョン3.7 を選んでいる.

    [image]
  4. 最新の安定版をダウンロード.

    Download Latest Version」をクリック.

    [image]
  5. ファイルのダウンロードが始まる.

    [image]
  6. ダウンロードした .exe ファイルを実行

    [image]
  7. 展開(解凍)するディレクトリの設定.

    C:\」のような分かりやすいディレクトリを指定.

    指定したら,「Extract」をクリック.

    終了するまでしばらく待つ.

    [image]
  8. Windowsのシステム環境変数PATH に次を追加
    	C:\WPy64-3770\python-3.7.7.amd64
    	C:\WPy64-3770
    	C:\WPy64-3770\python-3.7.7.amd64\Scripts
    	C:\WPy64-3770\Scripts
    

WinPython のインストール後の確認

  1. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行する.

    [image]
  2. pip と python にパスが通っていることの確認

    次のコマンドを実行

    where pip
    where python
    

    ※ 表示は下図と違うことがありえる.エラーメッセージが出ないことを確認.

    [image]
  3. python のバージョンの確認

    ※ エラーメッセージが出ないことを確認.

    python --version 
    

    [image]
  4. Python のビルドに用いられたコンパイラのバージョン番号の確認
    python
    

    下の実行例では、バージョン番号として「1900」が表示されている

    [image]
  5. 引き続き,次のPythonプログラムを実行し,バージョン番号を確認する

    下の実行例では、バージョン番号として「14.0」が表示されている

    from distutils.msvc9compiler import *
    get_build_version()
    

    [image]

    exit() で終了

    [image]
  6. pip の動作確認

    Python のパッケージも同時にインストールされることが分かる.

    ※ エラーメッセージが出ないことを確認.

    pip list
    

    [image]

WinPython のインストール後の設定

  1. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行する.

    [image]
  2. numpy の場所を移す

    WinPython で,numpy の更新により numpy が動かなくなることを防ぐため.

    cd C:\WPy64-3770\python-3.7.7.amd64\Lib\site-packages
    move numpy ..
    

    [image]
  3. pip と setuptools の更新

    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.

    Windows での pip の実行では,コマンドプロンプトを管理者として実行することにする。

    [image]

    python -m pip install -U pip setuptools
    
  4. pip list」でバージョンを確認

    pip list
    

    [image]

性能の確認

行列の積, 主成分分析, SVD, k-Means クラスタリングを実行し,性能を確認する.

  1. Windows で,コマンドプロンプトを実行
  2. 性能の確認のため,次のコマンドを実行
    import time
    import numpy
    import numpy.linalg
    import sklearn.decomposition
    import sklearn.cluster
    X = numpy.random.rand(2000, 2000)
    Y = numpy.random.rand(2000, 2000)
    # 行列の積
    a = time.time(); Z = numpy.dot(X, Y); print(time.time() - a)
    # 主成分分析
    pca = sklearn.decomposition.PCA(n_components = 2)
    a = time.time(); pca.fit(X); X_pca = pca.transform(X); print(time.time() - a)
    # SVD
    a = time.time(); U, S, V = numpy.linalg.svd(X); print(time.time() - a)
    # k-means
    a = time.time(); 
    kmeans_model = sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=10, random_state=10).fit(X)
    labels = kmeans_model.labels_
    print(time.time() - a)
    

    実行結果の例

    [image]

(NVIDIA GPU を使うとき)tensorflow-gpu tensorflow_datasets のインストール

(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

tensorflow-gpu tensorflow_datasets のインストール手順

  1. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行する.

    [image]
  2. パッケージのアンインストール操作
    ※ トラブルの可能性を減らすために,次の操作でアンインストールを行っておく.

    python -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow_datasets tensorflow-hub keras
    

    [image]
    (以下省略)
  3. GPU 版 TensorFlow 2.2, Keras 2.3.1, Python 用 opencv-python 4.2, matplotlib のインストール

    python -m pip install -U tensorflow 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
    

    [image]
    (以下省略)
  4. Python の numpy がインストールできたことの確認

    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.

    python -c "import numpy; print( numpy.__version__ )"
    

    [image]
  5. 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.

    python -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
    

    [image]

Python パッケージのインストール

このうち,多くのものは WinPython に同封されているのでインストールの必要はないが, WinPython に無いものは,次の操作でインストールする.

  1. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行する.

    [image]
  2. 次のコマンドを実行する.

    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
    

    [image]

試しに Python で OpenCV を使ってみる

OpenCV は有名なコンピュータビジョンのライブラリ

OpenCV の機能を使って,画像表示してみる.

OpenCV の機能とプログラム例は,別ページにまとめている.

画像ファイルの表示

  1. 画像ファイルを準備する. ここでは,画像ファイルのファイル名がC:\fruits.jpgであるとして説明を続ける.
    謝辞: https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/data で公開されている fruits.jpg を使用しています.感謝します.

    画像ファイル c:/fruits.jpg を表示する Python プログラム.

    import cv2
    img = cv2.imread("c:/fruits.jpg")
    cv2.imshow("hoge", img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    

    Windows で,コマンドプロンプトを実行し,「python」で実行しているところ.

    [image]

    WinPython に付属の「spyder」で実行しているところ.

    [image]

    画像が表示される. 画像の画面を閉じるには,画像のウインドウでマウスをクリックし,キーボードのキーを押す

ビデオファイルの表示

  1. ビデオファイルを準備する. ここでは,画像ファイルのファイル名がC:\1-1.aviであるとして説明を続ける.

    ビデオファイル c:/1-1.aviの 400 x 300 画素部分を表示する Python プログラム.

    import cv2
    v = cv2.VideoCapture("c:/1-1.avi")
    while(v.isOpened()):
        r, f = v.read()
        f = f[0:400, 0:300, 0:3]
        cv2.imshow("", f)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    
    v.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    

    Windows で,コマンドプロンプトを実行し,「python」で実行しているところ.

    [image]

    WinPython に付属の「spyder」で実行しているところ.

    [image]
    ビデオが表示される.終わるまで待ち,ウインドウでマウスをクリックし,キーを押す