2.AI開発環境構築

概要

ここではPythonでAI開発を行う際にとても役立つ、色々なライブラリやフレームワークをインストールしておき、すぐに使える状態にしていきます。 フリーソフトウェアである「Anaconda」を利用すれば、環境設定はほとんど自動で行ってくれるので、初心者の方でも簡単です。

Step1. Anaconda Navigatorの起動

インストールを始めるために、Anaconda Navigatorを起動します。

本ページでは「Windows 64bit版」のAnacondaをインストールしたものとして進めています。

スタートメニューから「Anaconda3(64-bit)」を選択すると、
Anaconda Navigator(Anaconda3)」のメニューが表示されるのでクリックします。

Anaconda Navigatorが起動し、このような画面が表示されるまでしばらく待ちます。
不要なヘルプページを表示しないようにチェックを外し、「OK, and don’t show again」ボタンをクリックします。

これでAnaconda Navigatorの起動は完了です。

Step2. AI開発用仮想環境の作成

今後色々な開発を行っていくとなると、同じライブラリやフレームワークでも「複数のバージョンを使い分ける」必要が出てくるはずです。
Anacondaの「仮想環境」という機能を使えば、その環境の中のみ有効な状態でライブラリやフレームワークをインストールできるため、とても便利です。
ここでは、AI開発用の仮想環境を「ai_guide」という名前で作成し、その中にインストールしていくことにします。

画面左側にある「Environments」をクリックし、下の「Create」ボタンをクリックします。

仮想環境の設定画面が開くので、Nameを「ai_guide」に、
Packagesを「Python 3.7」にして、「Create」ボタンをクリックします。

しばらく待つと、このように「ai_guide」という項目が作成されます。
作成されたai_guideの「」をクリックし、「Open Terminal」ボタンをクリックします。

Windowsのコマンドプロンプトが開くので、先頭に「(ai_guide)」と表示されていることを確認します。

Step3. TensorFlowのインストール

pip install tensorflow==2.0.0」と入力し、キーボードの「Enter」キーを押します。
(数分時間がかかるため、画面が固まっているように見えることがあります)

再度入力を受け付ける状態となったことを確認し、
すぐ上に「Successfully installed …」というメッセージが表示されていれば、TensorFlowのインストールは完了です。

Step4. Kerasのインストール

pip install keras==2.3.1」と入力し、キーボードの「Enter」キーを押します。

Step5. Flaskのインストール

pip install flask==1.1.1」と入力し、キーボードの「Enter」キーを押します。

Step6. google-images-downloadのインストール

pip install google_images_download==2.8.0」と入力し、キーボードの「Enter」キーを押します。

Step7. Pillowのインストール

pip install pillow==7.0.0」と入力し、キーボードの「Enter」キーを押します。

Step8. Scikit-learnのインストール

pip install scikit-learn==0.22.1」と入力し、キーボードの「Enter」キーを押します。

Step9. seabornのインストール

pip install seaborn==0.10.0」と入力し、キーボードの「Enter」キーを押します。

Step10. PyTorchのインストール

pip install torch==1.4.0+cpu torchvision==0.5.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html」と(改行せずに)入力し、 キーボードの「Enter」キーを押します。

Step11. インストールされたバージョンの確認

一通りの作業が完了したら、実際にインストールされたバージョンを確認しておきます。

python」と入力し、キーボードの「Enter」キーを押します。
すると、コマンドプロンプトからPythonプログラムを入力・実行することができる状態になります。

import tensorflow as tf」と入力し、キーボードの「Enter」キーを押します。
続けて「tf.__version__」と入力し、「Enter」キーを押します。
すると、最後の行に現在インストールされているTensorflowのバージョンが表示されるので、「2.0.0」であることを確認します。

同様に下記のコマンドを入力し、バージョンが合っていることを確認します。

▼入力するコマンド
import keras
keras.__version__
import flask
flask.__version__
import PIL
PIL.__version__
import sklearn
sklearn.__version__
import seaborn as sns
sns.__version__

▼確認するバージョン
keras.__version__ => 「2.3.1
flask.__version__ => 「1.1.1
PIL.__version__ => 「7.0.0
sklearn.__version__ => 「0.22.1
sns.__version__ => 「0.10.0

バージョンの確認が完了したら、「exit()」と入力し、
キーボードの「Enter」キーを押して、Pythonプログラムから抜けます。
(コマンドプロンプトも終了してしまって大丈夫です)

Step12. 仮想環境下に「Jupyter Notebook」と「Spyder」のインストール

本来、初期状態の環境(base)であればインストール済みであった「Jupyter Notebook」「Spyder」が、
今回利用する仮想環境(ai_guide)にはまだインストールされていないので、これからインストールしていきます。

再度「Anaconda Navigator」に戻り、画面左側の「Home」をクリックします。
Applications on」の項目が「ai_guide」となっていることを確認の上、「Jupyter Notebook」の「install」ボタンをクリックします。
(数分時間が掛かります)

画面を少し下にスクロールし、同様に「Spyder」の「install」ボタンをクリックします。
(こちらも数分時間が掛かります)

これでAI開発環境の構築は完了です。