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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 . (但し,Anacondaを使っているか使う予定のとき)

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


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

Windows での Anaconda と 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

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

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

    「Proceed ([y]/n) ?」 に対しては Enterキー

    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、spyder のインストール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. 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 
    

  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

    「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)

新規作成された Python 環境に、TensorFlow, keras, OpenCV, 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

    次のコマンドを実行

    activate ai 
    

  3. Keras, TensorFlow, 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 spyder opencv 
    

    (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

    conda install -y tensorflow-gpu cudnn cudatoolkit
    

    (以下省略)

  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__ )"
    

  9. 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
    

  10. 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 
    

  11. 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__ )"
    

  12. 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__ )"
    

  13. 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 
    

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

    ※ 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 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. C++ によるデスクトップ開発」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.

Dlib のインストール

  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 dlib
    

  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. 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