としおの読書生活

田舎に住む社会人の読書記録を綴ります。 主に小説や新書の内容紹介と感想を書きます。 読書の他にもワイン、紅茶、パソコン関係などの趣味を詰め込んだブログにしたいです。

カテゴリ：PC > Windows

本記事ではVSCodeでターミナル起動時に自動的にconda activateを行う方法を紹介していきます。




ターミナル起動時にconda activateさせる


VSCodeを起動して左下にある歯車アイコン→設定の順でクリックしていきます。

キャプチャ

キャプチャ2

設定画面が開けたらユーザの検索ボックスにterminal.integrated.profiles.windowsと入力して検索を行います。

見つかったらsetting.jsonで編集をクリックします。

キャプチャ

Command Promptのargsを以下のように設定してください。

Anaconda3までのパスは各自の環境によって合わせましょう。

"terminal.integrated.profiles.windows": {

        "PowerShell": {
            "source": "PowerShell",
            "icon": "terminal-powershell",
        },
        "Command Prompt": {
            "path": [
                "${env:windir}\\Sysnative\\cmd.exe",
                "${env:windir}\\System32\\cmd.exe"
            ],
            "args": [
                "/K",
                "～\\Anaconda3\\Scripts\\activate.bat",
                "～\\Anaconda3"
            ],
            "icon": "terminal-cmd"
        },
        "Git Bash": {
            "source": "Git Bash"
        }
    },

書き換えれたら、settings.jsonを保存してVSCodeを再起動します。

これでPythonコードを開いている状態で新しいターミナルを起動すれば自動的にActivateされるようになります。





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強化学習の勉強をしたいと思い強化学習学習がpythonで勉強できるようなツールを探していると『OpenAI Gym』というものを見つけたのでインストールしてみることにしました。

ただ、ATARIの環境構築をする際に手間取ったので本記事ではWindows10でOpenAI Gymをインストールする方法をまとめました。


【目次】
〇動作環境
〇OpenAI Gymのインストール
 ・1. 仮想環境の作成
 ・2. 仮想環境をActivateする
 ・3. gymのインストール
 ・4. gymの動作確認
〇ATARIの環境構築
〇最後に



動作環境


本記事における動作環境は下記の通りになります。
  • Windows10 Home
  • anaconda
  • Python 3.6.7
anacondaをまだインストールしていない人は下記の記事を参考にしてください。




OpenAI Gymのインストール

1. 仮想環境の作成


Anacondaでは "conda create -n 仮想環境の名前 python=x.x" というコマンドを使って仮想環境を作成することができます。

Python3.6でOpenAIという名前の仮想環境を作る場合は下記のコマンドを入力してください。

conda create -n OpenAI python=3.6


2. 仮想環境をActivateする


"activate 仮想環境の名前" で仮想環境をActivateすることができます。

activate OpenAI


3. gymのインストール


gymは下記のコマンドでインストールすることができます。

pip install gym


4. gymの動作確認


pipでgymを無事インストールすることができたら動作確認をしましょう。動作確認は下記のコードで行うことができます。

import gym

env = gym.make('CartPole-v0') # select game
observation = env.reset() # initialize

for i in range(100):
  env.render()
  observation, reward, done, info = env.step(1) # go right
env.env.close()

上記のコードが実行できればCartPoleのゲーム画面が現れて台座が右に行き続けます。

本当はポールを倒さないようにするゲームですが今回はテストプログラムのためゲームができているかどうかは気にしない方向で。

無題






ATARIの環境構築


gymが無事インストールできたらここからはgymでATARIのゲーム（インベーダーゲームなど）をできるようにしていきます。

インストールの方法を調べているとpipで簡単にインストールできるという記述が多々あったのですが"pip install gym[atari]" や "pip install gym[all]" などのコマンドを使ってもエラーがでてしまいインストールすることができませんでした。

エラー内容はMicrosoft Visual C++ 14.0が必要、cmakeがインストールされていない、zlibが必要などだったのですがそれらすべてをインストールしても上手くいかなかったため色々と調べていると下記のページがでてきました。

このページによるとATARIの環境構築はコマンド一つだけでできcmakeなども必要がないということだったので実際に書かれている通りのコマンドを入力すると環境構築することができました。

そのコマンドは下記になります。

pip install --no-index -f https://github.com/Kojoley/atari-py/releases atari_py

また次のコマンドでもインストールできるみたいです。

pip install git+https://github.com/Kojoley/atari-py.git

インストールすることができたら動作確認をしてみましょう。動作確認は下記のコードで行うことができます。

import gym

env = gym.make('SpaceInvaders-v0') # sellect game
env.reset() # initialize
for _ in range(1000):
    env.step(env.action_space.sample())
    env.render('human')
env.close()

インベーダー



最後に


無事Gymの環境構築を行うことができたので今後、強化学習のプログラムを作成したときはそちらの方も記事にしていこうと思います。



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ai_study_kikaigakusyu


Windows10を使って機械学習をしてみたいと思いPythonでTensorFlowを使える環境を整えてみたのでインストール方法をまとめました。


【目次】
〇TensorFlowを選んだ理由
〇TensorFlowのセットアップ手順
 ・1. Anacondaのインストール
 ・2.Microsoft Visual C++ 2015 再頒布可能パッケージ Update 3のインストール
 ・3. TensorFlowのイントール（CPUバージョン）
 ・4. TensorFlowのイントール（GPUバージョン）
〇明後日の天気



TensorFlowを選んだ理由


TrnsorFlow（テンソルフロウ）とはで機械学習の分野で使用するためのOSS（オープンソフトウェアライブラリ）で、Pythonでも使用することができます。

Pythonで利用できる機械学習用のライブラリは他にもChainer（チェイナー）や Caffe などがありますがその中でTensorFlowを選んだ理由は利用者が多く情報を探しやすいからです。

以前Chainerを使用していたがTensorFlowよりは情報が少ないイメージがある。

また使い方が分かりやすく誰でも簡単にニューラルネットワークを組めるところも魅力的だ。



TensorFlowのセットアップ手順


これからTensorFlowのインストール手順を説明していきます。今回はPythonのディストリビューションである Anaconda を使ってセットアップしていきます。


1. Anacondaのインストール


Anacondaは下記のページからダウンロードすることができます。

理由がなければPython3を選び基本的に最新バージョンで大丈夫なので64bitか32bitの自分に合ったほうを選択してダウンロードしましょう。



tensorflow1


インストーラをダウンロードしたらそれを起動しインストールを進めていきましょう。基本的に細かい設定をしたい人以外は Nextをクリックし続けるだけで問題ありません。

インストールにはしばらく時間がかかるのでゆっくり待ちましょう。

インストールが完了すると下記のような画面が表示され次に進むとVSCodeをインストールするか聞かれます。

これはインストールしなくても問題はありませんので私はskipをクリックしました（Visual Studio Codeを使ってデバッグなどするならばインストールしても良いと思う）。

tensorflow2
tensorflow

以上でAnacondaのインストールは完了です。


2.Microsoft Visual C++ 2015 再頒布可能パッケージ Update 3のインストール


TensorFlowを使うにはMicrosoft Visual C++ 2015 再頒布可能パッケージ Update 3をインストールする必要があるので下記のページからインストールしてください。

すでにインストールしている人はとばしてください。




3. TensorFlowのイントール（CPUバージョン）


Anacondaのインストールが完了したら次はTensorFlowをインストールしていきます

TensorFlowにはCPU用のものとGPU用のものがあるのですがまずはCPU用のもののインストール方法を説明します。

GPU用のものを使う人は下にGPUバージョンのインストール方法を記しているのでそちらを見てください。

まず最初にスタートメニューからAnaconda Promptを起動します。

tensorflow3

起動したら下記のコマンドを入力してください。

conda install tensorflow

もしエラーが出た場合は現在のpythonのバージョンではTensorFlowを使えない可能性があるのでバージョンを落としましょう。（2018年10月8日の時点では3.7ではTensorFlowをインストールできなかったので、3.5にダウングレードしました。）

バージョンを落とすコマンドは下記になります。（3.5にする場合）

conda install python=3.5

バージョンを落としたらもう一度TensorFlowをインストールしてみてください。それで成功するはずです。

TensorFlowがインストールできたらしっかり動作するかテストをしてみましょう。下記のコードを入力してみて実行ができたら正しくインストールできています。

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, world')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

エラーが出た場合Pythonのバージョンを変更したりTensorFlowのバージョンを変更したりしてみてください。





4. TensorFlowのイントール（GPUバージョン）


TensorFlowで機械学習をGPUで行おうとするとTensorFlowの他にCUDAのインストールとCuDNNをダウンロードする必要があります。

CUDAのインストール


CUDAは下記のページからダウンロードすることができます。

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

Windows10ならWindows10のものをダウンロードしましょう、CUDAのバージョンは9.0以外はTensorFlow対応していないので9.0にしましょう。

TensorFlowとCUDAのバージョンの対応表はこちらで見れます。

私は最初9.2でも大丈夫だと思っていたがそのせいで上手くいかず無駄な時間をとってしまった。
tensorflow5
インストールは指示通り進めていけば簡単にインストールすることができます。

CuCNNのダウンロード


CuCNNは以下のページからダウンロードすることができます。CuCNNをダウンロードするにはアカウントを作成する必要があるので持っていない人は作成しましょう

https://developer.nvidia.com/cudnn

CuCNNはCUDAのバージョンにあったものをダウンロードしましょう。

ダウンロードできたらCuCNNを展開して各ファイルをCUDAのディレクトリにコピーしてください。

cudnn64_7.dll　➞　NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
cudnn.h　➞　NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include
cudnn.lib　➞　NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib

tensorflow-gpuのインストール


tensorflow-gpuのインストールはCPU用のものとほぼ同じでAnaconda Promptを起動し下記のコマンドを入力するだけです。

conda install tensorflow-gpu

インストールが完了したら動作確認をしましょう。下記のコードを入力してみてください。

from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

GPUの情報が表示されたら正しくインストールできています。CPUの情報しか表示されない場合は上手く動作できていないのでもう一度バージョンなどを確認してみてください。



最後に


色々と困ったこともありましたが無事インストールできました。今後 TensorFlow を使った機械学習に関する記事も書いていこうと思います。

もし何か分からないことがあれば気軽にコメントしてください。答えられる範囲で答えようと思いますので。


詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~
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Python9


普段はUbuntuを使ってPythonのコードを書いているのですがとある都合でWindowsでコードを書かなければいけなくなったためそのついでにWindows10でPython3をインストールする方法をまとめました。


【目次】
〇Pythonインストーラーのダウンロード
〇インストール
〇正しくインストールできたか確認する
〇まとめ



Pythonインストーラーのダウンロード


下記のPythonの公式サイトにアクセスします。

https://www.python.org/

公式サイトにアクセスしたらDownloadsをクリックします。

Python1

ページが遷移したら次にWindowsをクリックします。

Python2


下記の画面に遷移したら、64bit バージョンを使用する場合は "Windows x86-64 executable installer" をクリック してくださいそうするとインストーラーのダウンロードが始まります。インストールするバージョンは基本的に最新バージョンにしましょう。（2018年7月22日現在では3.70が最新バージョン）

32bit バージョンを使用する場合は "Windows x86 executable installer" をクリックしてください。

Python3


インストール


インストーラーがダウンロードできれば次はインストールです。先ほどダウンロードしたインストーラーを起動してください。

インストーラーが起動したら最初に "Add Python 3.7 to Path" のチェックボックスにチェックをいれてください。こうすることで自動的にPATHを通してくれるので後でPATHを通す作業がいらず楽です。

インストール方法は "Install Now" と "Customize installation" のどちらを選択してもよいのですが今回は、インストールを指定したいので "Customize installation" を選択します。

Python4


次の画面では、自分が必要なものにチェックを入れてください。分からなければそのままNextをクリックしても大丈夫です。

Python5


次の画面でも必要なものがあればチェックボックスにチェックを入れましょう。基本的にそのままで大丈夫です。

インストール先を指定した場合 "Browse" から好きな場所を指定しましょう。

"Install" をクリックしたらインストール完了です。


Python6



正しくインストールできたか確認する


インストールが完了したら正しくインストールができているか確認しましょう。

確認するのにコマンドプロンプトを使います。起動のし方が分からない場合は,windowsキー + r  を押し cmd と入力すれば起動することができます。

Python7

コマンドプロンプトを起動したら "Python -V" と入力してください。下の画像のように正しくバージョンが表示されれば正しくインストールができている証拠です。

もしエラーが出てしまった場合どこかの手順で失敗している可能性がありますのでもう一度確認してみましょう。（おそらくPATHがうまく通せていない）

Python8



まとめ


現在はpipも自動的にインストールされるみたいなのでライブラリをインストールするときとかも便利ですね。Pythonの使い方を学びたい場合下記の本が参考になるので読んでみてください。


入門 Python 3
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647498_s


オープンソースのグラフ可視化ソフトであるGephiをWindowsにインストールしてみたところ、起動中にアプリがダウンするというトラブルが発生したので、対処策を忘備録として記録しておきます。


【目次】
Gephiとは
起動しないときの解決策
まとめ



Gephiとは


Gephiはネットワークの可視化と分析のためのオープンソースソフトウェアです。

Gephiを使うことで誰でも簡単にお洒落なグラフを書くことができます。

ソーシャルネットワーク分析や生物学的ネットワーク解析など様々な分野で活用されています。



起動しないときの解決策


Javaがインストールされていない


起動時にJava 6以上がインストールされていないと以下のような画面がでて起動に失敗します。

キャプチャ

この画面が出た場合は以下のサイトからJavaの最新版をインストールしましょう。




古いバージョンのGephiをインストールしている


Javaをインストールしているが以下の起動画面がでてしばらくするとアプリがダウンするということがあります。

キャプチャ

この場合はおそらくGephiのバージョンが古いことが原因だと考えられます。

以下の日本語のサイトからGephiをダウンロードした場合、Gephiのバージョンじゃ0.8 alphaです。



0.8 alphaはWindows10では起動することができないみたいです。

なので一度Gephiをアンインストールしてから、以下の開発元サイトから最新版の0.9.2をインストールしましょう。



起動に成功したら以下のような画面が開きます。

キャプチャ



まとめ


おそらくGephiの起動で失敗するほとんどの人は古いバージョンをインストールしていたことが原因だと思われます。

分かりやすいからって日本語のサイトだけを見ていたら痛い目にあいますね…。





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