ここで説明していること
※ インストール手順を，別のページで説明している．もの
目次
【このページの目次】
サイト内の関連ページ
Windows 10 のインストールは「別のページ」で説明している．
Windows での Visual C++ ビルドツール (Build Tools) のインストール手順: 別ページで説明している．
NVIDIA cuDNN のインストールの要点：
CUDA と連携する Dlib を動かすには，CUDA ツールキットのバージョンは 10.1を使うこと．
バージョン 10.0 だけをインストールしている場合は Visual Studio Community 2019 で動かないようである(2019年11月時点の情報）
参考Webページ:
ダウンロードページ
ダウンロードして展開（解凍）したら，パスを通しておくこと．
URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems
詳細説明
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．
Anacoda 3 をダウンロード，インストールして Python 開発環境を整える．この後ろで，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．
![[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．
Python パッケージのうち， matplotlib, numpy, scipy, h5py, scikit-learn, scikit-image, seaborn, pandas, pillow, pytest, pyyaml, cython, bokeh, sympy, jupyter, jupyter_console, msgpack-python, rope, wrapt といった主要なものは Anaconda に同封されているので，改めてインストールする必要はない．足りないものは，追加インストールする．
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
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．
GPU 版 Tensorflow 2 をインストールする場合
conda install -y tensorflow-gpu tensorflow-datasets
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
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． 2020/5 時点では，Python 3.5 か 3.6 か 3.7 か 3.8
以下，Python 3.7.6 を選んだとして説明を続ける．他のバージョンでも以下の手順はだいたい同じである．
Windows の 64ビット版のインストーラをダウンロードしたいので、「x86_64-executable-installer」を選ぶ
「Disable path length limit」が表示されたときは、クリックして、パス長の制限を解除する
「Close」をクリック
さきほど、「Add Python ... to PATH」をチェックしたので、 Python についての設定が自動で行われたことを確認する
次のコマンドを実行
where py where pip
※ 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．
※ エラーメッセージが出ないことを確認．
py --version
py
下の実行例では、バージョン番号として「1916」が表示されている
下の実行例では、バージョン番号として「14.1」が表示されている
from distutils.msvc9compiler import * get_build_version()
exit() で終了
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
※ 「pthon -m pip install ...」は，Python パッケージをインストールするためのコマンド．
python -m pip install -U pip setuptools
実行結果の例は次の通り．
pip install -U setuptools
pip list
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」
※ 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．
Pleiades をインストールすると，Eclipse が日本語化される．
「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
※ 展開（解凍）のためのソフトとして7-Zipをおすすめしておく．
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。
PyCharm 内の Python 環境に，種々のパッケージを整える
PyCharm で端末を使いたいときは、 「View」→ 「Tool Windows」→ 「Terminal」と操作する。
pip install -U setuptools matplotlib numpy scipy h5py scikit-learn scikit-image seaborn pandas pandasql pillow pytest pyyaml cython bokeh tensorflow-gpu tensorflow_datasets opencv-python pytorch dlib statsmodels plotly sympy csvkit jupyter jupyter-console docopt msgpack pyproj flake8 protobuf pandas-bokeh ggplot prettyplotlib pybrain3 pylearn pymc3 firebase-admin googletrans google-cloud-vision gpyocr azure-cognitiveservices-vision-computervision mecab-python3 rope wrapt pip install -U tensorflow-gpu tensorflow_datasets tensorflow-hub keras matplotlib opencv-python pip install -U dlib
Python プログラムを動かす
※ 開発環境や Python コンソール（Jupyter Qt Console，spyder，PyCharm，PyScripter 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__ )"
TensorFlow GPU 版がうまくインストールできない場合
URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems
※ 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__ )"
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．
pip install -U setuptools matplotlib numpy scipy h5py scikit-learn scikit-image seaborn pandas pandasql pillow pytest pyyaml cython bokeh tensorflow-gpu tensorflow_datasets opencv-python pytorch dlib statsmodels plotly sympy csvkit jupyter jupyter-console docopt msgpack pyproj flake8 protobuf pandas-bokeh ggplot prettyplotlib pybrain3 pylearn pymc3 firebase-admin googletrans google-cloud-vision gpyocr azure-cognitiveservices-vision-computervision mecab-python3 rope wrapt
GPU 版の TensorFlow を使うには， CUDA Compute Capability 3.5 以上に適合するグラフィックスボード、NVIDIA グラフィックスボードのドライバのインストールが必要である．
※ 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．
ダウンロードページ
詳細説明
※ CUDA とは，NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである．
ダウンロードページ
TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での，NVIDIA CUDA のバージョンは 10.1 が指定されている． TensorFlow 1.15の GPU 版での，NVIDIA CUDA のバージョンは 10.0 が指定されている． 指定されているバージョンより高いものは使わない． その根拠は次のページ． URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems
詳細説明
ダウンロードページ
ダウンロードして展開（解凍）したら，パスを通しておくこと．
URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems
詳細説明
※ 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．
pip uninstall tensorflow tensorflow-gpu keras
※ 「pip install ...」は，Python パッケージをインストールするための操作
pip install -U tensorflow==1.15 keras opencv-python
TensorFlow を GPU で動かさない場合には，次のコマンドを実行すること
pip install -U tensorflow tensorflow_datasets keras matplotlib opencv-python
※ 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 numpy; print( numpy.__version__ )"
※ 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__ )"
TensorFlow GPU 版がうまくインストールできない場合
URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems
※ 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__ )"
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．
pip install -U h5py pillow
2071.png のようなファイル名で保存しておく
Python プログラムを動かす
※ 開発環境や Python コンソール（Jupyter Qt Console，spyder，PyCharm，PyScripter など）が便利．
cd ＜画像を置いたディレクトリ＞ py
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 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)
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 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]))
git, cmake, wget, 7-Zip のインストールや更新を楽に行えるようにするために、 Chocolatey をインストールする．
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る． このとき、インストールする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．
Chocolatey の Web ページの記載の手順に従う．
![[image]](../../tools/win/2604.png)
新しい画面に変わるので確認する
![[image]](../../tools/win/663.png)
![[image]](../../tools/win/665.png)
![[image]](../../tools/win/2548.png)
![[image]](../../tools/win/2550.png)
![[image]](../../tools/win/2551.png)
![[image]](../../dblab/keras/1.png)
※ 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 install -y git.install cmake.install wget 7zip.install
※ システム環境変数Pathは、すでに存在するはず．
次のように，「C:\Program Files\CMake\bin」を付け加える．
C:\ProgramData\chocolatey\bin C:\Program Files\Git\cmd C:\Program Files\CMake\bin
Windowsの画面の表示では、円マークになる
いまのコマンドプロンプトで次を実行し，エラーメッセージが出ないことを確認．
refreshenv where git where git-gui where cmake where cmake-gui where wget
端末で，次のコマンドを実行．
choco install -y pycharm-community openjdk bluej processing2 swi-prolog
※ 「Visual Studio Community 2019 C++」のインストールについては、 別のページで説明している．
端末で，次のコマンドを実行．
choco install -y everything paint.net mobaxterm notepadplusplus.install hwinfo.install greenshot geekuninstaller
端末で，次のコマンドを実行．
choco install -y googlechrome firefox
端末で，次のコマンドを実行．
choco install -y imagemagick ffmpeg winff vlc openshot k-litecodecpackfull
端末で，次のコマンドを実行．
choco install -y epicgameslauncher
端末で，次のコマンドを実行．
choco install -y blender makehuman
Windows の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
C: mkdir C:\tools mkdir C:\tools\misc cd C:\tools\misc netcat del /q master.zip wget https://github.com/diegocr/netcat/archive/master.zip 7z x master.zip move netcat-master\nc.exe . rmdir /s /q netcat-master del /q master.zip # sqliteman del /q Sqliteman-1.2.2-win32.zip wget https://sourceforge.net/projects/sqliteman/files/sqliteman/1.2.2/Sqliteman-1.2.2-win32.zip 7z x Sqliteman-1.2.2-win32.zip move Sqliteman-1.2.2\*.* . rmdir /s /q Sqliteman-1.2.2 del /q Sqliteman-1.2.2-win32.zip
※ 「wget がないよ！」と表示されたときは、上の「choco install -y wget」をやり直す、
コマンドプロンプトで，次のコマンドを実行
choco upgrade -y all
※ エラーメッセージが出た場合：該当部分を再度実行すると、うまく行くことがある。
# Chocolatey の GUI をインストール choco install -y ChocolateyGUI # ファイル、ストレージ用ツールとして rufus, etcher, sdformatter をインストール choco install -y rufus etcher sdformatter # エディタとしてemacs, geany のインストール choco install -y emacs geany # ネットワークツールとして、FileZilla (ファイル転送), Wireshark (ネットワーク), AWS Command Line Interface (AWS), Google Earth, RealVNCViewer (リモート接続) をインストール choco install -y filezilla wireshark awscli googleearth realvnc # 各種ツール類として、Graphviz (グラフデータ構造可視化), Adobe Reader DC (PDF), GitHub Desktopをインストール choco install -y graphviz adobereader github # Python 開発環境として nteract をインストール choco install -y nteract # Python 開発環境として，C# 実装の Pythonである ironpython をインストール choco install -y ironpython ipy -X:Frames -m ensurepip # Java 関連として Java 開発環境 Eclipse をインストール choco install -y eclipse # Android 開発環境 choco install -y androidstudio android-sdk # JavaScript のため nodejs, yarn をインストール choco install -y nodejs.install yarn # R システムとして、Microsoft R Open と RStudio をインストール choco install -y microsoft-r-open r.studio # GNU Octave choco install -y octave # Strawberry Perl choco install -y strawberryperl # Docker CE (Community Edition) for Windows をインストール choco install -y docker-for-windows # データベース管理システムとしてSQLite3, DB Browser for SQLite (sqlitebrowser), Redis 64bit をインストール choco install -y sqlite sqlitebrowser redis-64 # ３次元コンピュータグラフィックスとして、 POV-ray, MeshLab, MakeHuman をインストール choco install -y pov-ray meshlab makehuman # グラフィックス、ペイントとしてInkscape, GIMP をインストール choco install -y inkscape gimp # 設計として、FreeCAD をインストール choco install -y freecad # Unity, Unity Standard Assets, Unity Linux Target Support, Unity iOS Target Suport, Unity Android Target Suportをインストール choco install -y unity unity-standard-assets unity-linux unity-ios unity-android # llvm をインストール choco install -y llvm # Microsoft Sysinternals choco install -y sysinternals
※ 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
「py」は Windows の Pythonランチャーである
cd c:\pytools git clone https://github.com/jrosebr1/imutils cd imutils py setup.py build py setup.py install cd c:\pytools git clone https://github.com/ipazc/mtcnn cd mtcnn py setup.py build py setup.py install
Windows のコマンドプロンプトで、次のコマンドを実行
「py」は Windows の Pythonランチャーである
py -c "import imutils; print( imutils.__version__ )"
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．
py -c "import mtcnn; print( mtcnn.__version__ )"
mkdir c:\pytools cd c:\pytools rmdir /s /q folium rmdir /s /q python-overpy rmdir /s /q exif-py rmdir /s /q haversine
「py」は Windows の Pythonランチャーである
cd c:\pytools git clone https://github.com/python-visualization/folium cd folium py setup.py build py setup.py install cd c:\pytools git clone https://github.com/DinoTools/python-overpy cd python-overpy py setup.py build py setup.py install cd c:\pytools git clone https://github.com/ianare/exif-py cd exif-py py setup.py build py setup.py install cd c:\pytools git clone https://github.com/mapado/haversine cd haversine py setup.py build py setup.py install cd c:\pytools git clone https://github.com/Turbo87/utm cd utm py setup.py build py setup.py install
※ 下から必要なものを選んでインストール
pip install -U chainer pip install -U graphviz pip install -U pydot pip install -U yaml pip install -U flask pip install -U django pip install -U sqlite pip install -U redis pip install -U gensim pip install -U pylint pip install -U bz2file
Dlib のインストールの前に、Visual C++ ビルドツールのインストールを終えておくこと Visual C++ ビルドツールのインストール手順は，別ページで説明している．
OpenBLAS を使いたいときは、インストールしておく．必須ではない．
Windows でのインストール手順は「Windows で OpenBLAS のインストール（Visual C++ ビルドツール (Build Tools) を使用）」で説明している．
※ Visual C++ ビルドツール (Build Tools) がインストール済みであるとして手順を示す
※ 起動は，Windows のメニューで「Visual Studio 20..」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」（あるいは類似名のもの）を選ぶ
※ 「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」がないときは， Visual C++ ビルドツールのインストールを行う． Visual C++ ビルドツールのインストール手順は，別ページで説明している．
mkdir c:\pytools cd c:\pytools rmdir /s /q dlib
cd c:\pytools git clone https://github.com/davisking/dlib
cd c:\pytools
cd dlib
rmdir /s /q build
mkdir build
cd build
del CMakeCache.txt
cmake -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 -T host=x64 ^
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX="C:\pytools\dlib" ..
エラーメッセージが出ていないことを確認
cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL
エラーメッセージが出ていないことを確認
「py」は Windows の Pythonランチャーである
cd c:\pytools cd dlib py setup.py build py setup.py install
※ 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 dlib; print( dlib.__version__ )"
※ Visual C++ ビルドツール (Build Tools) がインストール済みであるとして手順を示す
mkdir c:\pytools cd c:\pytools rmdir /s /q face_recognition rmdir /s /q msgpack rmdir /s /q geopandas
「py」は Windows の Pythonランチャーである
face_recoginition は，Anaconda3とPythonが両方インストールされていて，両方にパスが通っているとき，うまくインストールできない可能性があるので， 片方だけにパスを通してから，次の操作を行うこと．
cd c:\pytools git clone https://github.com/ageitgey/face_recognition cd face_recognition py setup.py build py setup.py install cd c:\pytools git clone https://github.com/msgpack/msgpack-python cd msgpack-python py setup.py build py setup.py install cd c:\pytools git clone https://github.com/geopandas/geopandas cd geopandas py setup.py build py setup.py install
本サイトは金子邦彦研究室のWebページです．サイトマップは，サイトマップのページをご覧下さい． 本サイト内の検索は，サイト内検索のページをご利用下さい．
問い合わせ先： 金子邦彦（かねこ くにひこ） ![[image]](../../info/kanekomail.png){kind=small}