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Windows で,隔離された Python 環境 + Keras + TensorFlow + OpenCV + spyder + Dlib 環境を作る(Anaconda を利用)

Anaconda(もとから Python 3環境が入っています)を用いて, 隔離された Python 環境 + Keras + TensorFlow + OpenCV + spyder 環境を作り、もとからある Python 3環境と共存ができるようにします

ユースケース:Python で人工知能、コンピュータビジョンを行いたい.顔検出や顔識別を行いたい .

ここで行うこと.

サイト内の関連Webページ

参考 Web ページ: https://www.anaconda.com

注意事項. Chocolatey を使うと、種々のソフトウエアのインストールが楽になります。 このとき、インストールしたソフトウエアの利用条件、ライセンス条項は必ず、確認すること.

特に、次のことに気をつけること

※ 「行いたい」というときには、それぞれのソフトウエアの利用条件、ライセンス条項を確認すること


前準備

前準備として,Python 開発環境の Anaconda のインストールが終わっていること Windows では Chocholatey のインストールが終わっていること

以下,Windows に Anaconda をインストール済みであるものとして説明を続けます.


隔離された Python 環境の作成

  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. Windows のコマンドプロンプトを実行する.

  3. 隔離された Python 環境を作成する

    次のコマンドを実行

    conda create -n ai python=3
    

  4. Python 環境が作成できたことを確認
    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。


新規作成された Python 環境を使いたいとき


新規された Python 環境で、パッケージの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. Windows のコマンドプロンプトを実行する.

  2. Windows で、コマンドプロンプトを実行

  3. Python 環境を有効にする

    次のコマンドを実行

    activate ai 
    

  4. 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

    「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(エラーメッセージが出たとしても無視してください).

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


    (途中省略)


    (以下省略)

  5. 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
    

新規作成された Python 環境に、TensorFlow, keras, OpenCV, spyder をインストール

Anaconda では,conda 形式の Python パッケージを、簡単に扱うことができる. 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

  1. Window でコマンドプロンプトを実行

  2. いま作成した Python 環境を有効にする

    ※ 「activate ai 」は Python 環境(名前はai)を有効にするためのコマンド(各自の環境の名前にあわせること

    activate ai 
    

    「Could not find conda environment: ai」というメッセージが出たときは、上の「隔離された Python 環境の作成」を行う

  3. TensorFlow, Keras, OpenCV, Spyder のインストール

    時間がかかるので待つ

    ※ 「conda install」は、パッケージをインストールするためのコマンド

    conda install -y tensorflow keras opencv 
    conda install -y -c spyder-ide spyder 
    

    (以下省略)

    ※ Windows で、あるPython 環境(名前は aiとする)の spyder を使いたいとき:

    • Windows のスタートメニューに「spyder (ai)」が増えるので、それを使う。あるいは
    • コマンドプロンプトで「activate ai」を実行したあとに「spyder」

  4. (オプション) TenforFlow GPU 版のインストール

    ※ 動作には、 CUDA Compute Capability 3.0 は以上に適合するグラフィックスカード、NVIDIA グラフィックスカードのドライバのインストールが必要です

    1. NVIDIA グラフィックスカード・ドライバのインストール

      Windows で NVIDIA グラフィックスカード・ドライバのインストール」で説明しています

    2. NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

      Windows で NVIDIA CUDA ツールキットのインストール」で説明しています

    3. tensorflow-gpu 及び関連のconda パッケージのインストール

      conda install -y cudnn cudatoolkit tensorflow-gpu 
      

  5. インストール済み conda パッケージの表示

    conda list 
    

    (以下省略)

  6. TensorFlow のバージョン確認

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

  7. keras のバージョン確認

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

  8. OpenCV のバージョン確認

    python -c "import cv2; print( cv2.__version__ )"
    

新規作成された Python 環境に、numpy, scipy, h5py, sciklit-learn, scikit-image, matplotlib, seaborn, pandas, pillow, jupyter, pytest, docopt, pyyaml, cython, imutils, mtcnn をインストール

Anaconda では,conda 形式の Python パッケージを、簡単に扱うことができる. 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

  1. Window でコマンドプロンプトを実行

  2. いま作成した Python 環境を有効にする

    ※ 「activate ai 」は Python 環境(名前はai)を有効にするためのコマンド(各自の環境の名前にあわせること

    activate ai 
    

    「Could not find conda environment: ai」というメッセージが出たときは、上の「隔離された Python 環境の作成」を行う

  3. numpy, scipy, h5py, sciklit-learn, scikit-image, matplotlib, seaborn, pandas, pillow, jupyter, pytest, docopt, pyyaml, cython のインストール
    conda install -y numpy scipy h5py scikit-learn scikit-image matplotlib seaborn pandas pillow
    conda install -y jupyter pytest docopt pyyaml cython
    

  4. imutils, mtcnn のインストール

    ※ mtcnn については https://github.com/open-face/mtcnn

    mkdir c:\pytools
    cd c:\pytools
    rmdir /s /q imutils
    rmdir /s /q mtcnn
    

    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/jrosebr1/imutils 
    cd imutils
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/ipazc/mtcnn 
    cd mtcnn
    python setup.py build
    python setup.py install 
    

  5. imutils のバージョン確認

    Windows のコマンドプロンプトで、次のコマンドを実行

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

  6. mtcnn のバージョン確認

    Windows のコマンドプロンプトで、次のコマンドを実行

    ※ 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 mtcnn; print( mtcnn.__version__ )"
    

  7. python-visualization/folium, DinoTools/python-overpy, ianare/exif-py, mapado/haversine, Turbo87/utm のインストール
    mkdir c:\pytools
    cd c:\pytools
    rmdir /s /q folium
    rmdir /s /q python-overpy
    rmdir /s /q exif-py
    rmdir /s /q haversine
    

    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/python-visualization/folium 
    cd folium
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/DinoTools/python-overpy 
    cd python-overpy
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/ianare/exif-py 
    cd exif-py
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/mapado/haversine 
    cd haversine
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/Turbo87/utm 
    cd utm
    python setup.py build
    python setup.py install 
    

  8. その他、各種パッケージのインストール

    ※ 下から必要なものを選んでインストール

    conda install -y chainer
    conda install -y graphviz
    conda install -y pydot
    conda install -y yaml
    conda install -y flask
    conda install -y django
    conda install -y sympy
    conda install -y sqlite
    conda install -y redis
    conda install -y gensim
    conda install -y pylint
    conda install -y bz2file
    conda upgrade --all
    

Microsoft Build Tools for Visual Studio 2017 のインストール

Windows では, Microsoft Build Tools for Visual Studio 2017 のインストールを行う

ここでは、Chocolatey を用いてインストールすることにする。 「Microsoft Build Tools for Visual Studio 2017」の利用条件やライセンス条項は各自で確認すること

※ Windows での Chocolatey のインストール手順は、 別の Web ページに記載しています

  1. Windows のコマンドプロンプトを管理者として実行する.

  2. Windows SDK 10.1 と Microsoft Build Tools for Visual Studio 2017 のインストール

    時間がかかるので、しばらく待つ

    ※ 実行のとき、エラーメッセージが出ないことを確認すること

    ※ 「choco が無い」というエラーメッセージが出たときは、 Chocolatey をインストールする

    choco install -y windows-sdk-10.1
    choco install -y visualstudio2017-installer
    choco install -y microsoft-build-tools
    

  3. 次の手順で、Visual Studio Build Tools 2017C++ についての設定を行う
    1. C++ についての設定をしたいので、Visual Studio Installer (Visual Studio インストーラー)を起動

      Windowsのスタートメニューからの起動が簡単

    2. Visual Studio Build Tools 2017 の画面で「変更」をクリック

    3. Visual C++ Build Tools」を選び、右下の「変更」をクリック

    4. インストールが始まる.しばらく待つ.

    5. インストールが終わると、「インストール済み」と表示される

Dlib のインストール

  1. (オプション)OpenBLAS を使いたいときは、インストールしておく

    Windows でのインストール手順は「Windows で OpenBLAS のインストール(Microsoft Build Tools を使用)」で説明しています

  2. Windows のコマンドプロンプトを実行する.

  3. インストールディレクトリを空にする
    mkdir c:\pytools
    cd c:\pytools
    rmdir /s /q dlib
    

  4. オプション)Anaconda をインストールしていて、Anaconda の Python 環境を有効したいときの操作

    Anaconda の Python 環境を有効にしたいときは、次のように操作する. 「activate ai 」は Python 環境(名前はai)を有効にするためのコマンド(各自の環境の名前にあわせること

    activate ai 
    

  5. Dlib Python パッケージのインストール

    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/davisking/dlib
    cd dlib
    python setup.py build
    python setup.py install 
    

face_recognition, msgpack, geopandas のインストール

Microsoft Build Tools がインストール済みであるとして手順を示します

  1. Windows のコマンドプロンプトを実行する.

  2. インストールディレクトリを空にする
    mkdir c:\pytools
    cd c:\pytools
    rmdir /s /q face_recognition
    rmdir /s /q msgpack
    rmdir /s /q geopandas
    

  3. オプション)Anaconda をインストールしていて、Anaconda の Python 環境を有効したいときの操作

    Anaconda の Python 環境を有効にしたいときは、次のように操作する. 「activate ai 」は Python 環境(名前はai)を有効にするためのコマンド(各自の環境の名前にあわせること

    activate ai 
    

  4. インストール

    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/ageitgey/face_recognition
    cd face_recognition
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/msgpack/msgpack-python 
    cd msgpack-python
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/geopandas/geopandas 
    cd geopandas
    python setup.py build
    python setup.py install