CondaEnv のバックアップ(No.11)

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  • 1 (2024-06-21 (金) 13:50:07)
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  • 4 (2024-06-27 (木) 13:32:39)
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  • 8 (2024-07-19 (金) 15:46:02)
  • 9 (2024-07-20 (土) 14:31:09)
  • 10 (2024-08-06 (火) 05:28:05)
  • 11 (2024-08-17 (土) 13:27:52)
  • 12 (2024-08-24 (土) 11:50:30)
  • 13 (2024-09-01 (日) 10:44:30)

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私的AI研究会 > CondaEnv

Anaconda 仮想環境の構築 †

　「Anaconda」環境下で各プロジェクトを実行するための仮想環境の構築補手順をまとめる

事前準備（プロジェクト共通） †

　　Windows　　Windows11/10　　　Linux　　Ubuntu22.04LTS/20.04LTS

Anaconda のインストール †

• 下記ページを参照して Windows/Linux 環境に合わせてインストールする
  Anaconda 環境構築
  

仮想環境に PyTorch をインストール~ †

• 仮想環境構築の後 最初にインストールする
  
  
  
  ● オフィシャルサイト PyTorch FROM RESEARCH TO PRODUCTION からインストールのためのコマンドを取得する
  
  ※ GPU/CPU 利用の有無を指定してコマンドを得る
  
  　　Windows　 の場合
  

  pip install torch torchvision torchaudio 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　← CPU の場合 (2024.07.01)
  pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121　　　← GPU の場合 (2024.07.01)

  
  　　Linux　 の場合
  

  pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu　　　　← CPU の場合 (2024.07.01)
  pip install torch torchvision torchaudio 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　← GPU の場合 (2024.07.01)

環境の確認 †

• 「Python」のバージョン
  

  (****) python -V
  Python 3.11.7

• 「Pytorch」のインストール確認とバージョン
  

  (****) python -c 'import torch;print(torch.__version__)'

• 「Pytorch」で GPU 使用できるかの確認
  

  (****) python -c 'import torch;print(torch.zeros(1).cuda())'

NVIDIA Graphic board の確認 †

• 「nvidia-smi」でコンピュータに搭載されてる NVIDIAグラフィックボードの詳細情報を表示
  

  (base) nvidia-smi
  Fri Dec 15 07:51:42 2023
  +---------------------------------------------------------------------------------------+
  | NVIDIA-SMI 546.33                 Driver Version: 546.33       CUDA Version: 12.3     |
  |-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
  | GPU  Name                     TCC/WDDM  | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
  | Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
      :

• 「nvcc -V」でバージョン確認

  (base) nvcc -V
  nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
  Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation
  Built on Fri_Nov__3_17:51:05_Pacific_Daylight_Time_2023
  Cuda compilation tools, release 12.3, V12.3.103
  Build cuda_12.3.r12.3/compiler.33492891_0

『仮想環境 (py_learn)』　　　※ 最終更新:2024/07/01 †

仮想環境の構築 †

1. 新しく仮想環境 (py_learn) を作成する
   

   (base)conda create -n py_learn python=3.11 -y
   (base)conda info -e

2. 仮想環境(py_learn) を起動する
   

   (base) conda activate py_learn

3. 仮想環境に PyTorch をインストールする（要確認）→ PyTorch FROM RESEARCH TO PRODUCTION
   　　Windows　 の場合
   

   pip install torch torchvision torchaudio 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　← CPU の場合 (2024.07.01)
   pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121　　　← GPU の場合 (2024.07.01)

   
   　　Linux　 の場合
   

   pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu　　　　← CPU の場合 (2024.07.01)
   pip install torch torchvision torchaudio 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　← GPU の場合 (2024.07.01)

4. 「conda install」コマンドでパッケージをインストール
   

   (py_learn) conda install ffmpeg ffmpeg-python -c conda-forge -y
   (py_learn) conda install opencv pandas tqdm matplotlib PyYAML -y

5. 「pip install」コマンドでパッケージをインストール

   (py38_learn) cd /anaconda_win/workspace_pylearn/ 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　← Windows の場合
   (py38_learn) cd ~/workspace_pylearn/ 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　← Linux の場合
   
   (py38_learn) pip install -r requirements.txt

   ▼「workspace_pylearn/requirements.txt」の内容
   ▲「workspace_pylearn/requirements.txt」の内容

   # YOLOv5
   pycocotools
   opencv-python
   PyMuPDF
   scikit-image
   scikit-learn
   openvino
   openvino-dev
   onnx
   onnxruntime
   ultralytics

環境の確認 †

• 「Python」「Pytorch」
  

  (py_learn) python -V
  (py_learn) python -c 'import torch;print(torch.__version__)'
  (py_learn) python -c 'import torch;print(torch.zeros(1).cuda())'

• 「tkinter」パッケージのインストール確認
  

  (py_learn) python -c 'import tkinter'

• 「ffmpeg」のコマンド確認
  

  (py_learn) ffmpeg -h

• プロジェクトの実行確認 「workspace_pylearn/yolov5/」で実行

  (py_learn) python detect_number.py --log 0
  (py_learn) python detect3_number.py --log 0

プロジェクトの実行 †

1. 定点カメラの映像を認識する「+ OpenVINO™ API 2.0 対応」
   
2. 教師データにない状況を異常検出
   
3. 物体検出アルゴリズム「YOLO V5」１（推論/モデル変換編）
   
4. 物体検出アルゴリズム「YOLO V5」２（学習編）
   
5. 『ナンバープレート判別』「YOLO V5」３（応用編）
   

『仮想環境 (py38_learn)』　　※ 最終更新:2024/08/06 †

仮想環境の構築 †

1. 新しく仮想環境 (py38_learn) を作成する
   

   (base) conda create -n py38_learn python=3.8 -y
   (base) conda info -e

2. 仮想環境(py38_learn) を起動する
   

   (base) conda activate py38_learn

3. 仮想環境に PyTorch をインストールする（要確認）→ PyTorch FROM RESEARCH TO PRODUCTION
   　　Windows　 の場合
   

   pip install torch torchvision torchaudio 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　← CPU の場合 (2024.07.01)
   pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121　　　← GPU の場合 (2024.07.01)

   
   　　Linux　 の場合
   

   pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu　　　　← CPU の場合 (2024.07.01)
   pip install torch torchvision torchaudio 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　← GPU の場合 (2024.07.01)

   
   
4. 「conda install」コマンドでパッケージをインストール
   

   (py38_learn) conda install ffmpeg ffmpeg-python pyaudio dlib -c conda-forge -y

5. 「pip install」コマンドでパッケージをインストール

   (py38_learn) cd /anaconda_win/workspace_2　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　← Windows の場合
   (py38_learn) cd ~/workspace_2　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　← Linux の場合
   
   (py38_learn) pip install -r requirements2.txt

   ▼「workspace_2/requirements2.txt」の内容
   ▲「workspace_2/requirements2.txt」の内容

   # [requirements2.txt] Stable Diffusion/YOLOv7_OpenVINO/first-order-model/DLFS/e4e/ (img2img-turbo)
   # 1. conda create -n py38_XXXX
   # 2. conda activate py38_XXXX
   # 3. pip install torch torchvision torchaudio (...)
   # 4. conda install ffmpeg ffmpeg-python pyaudio dlib -c conda-forge -y
   # 5. pip install -r requirements2.txt
   # 6. pip install imageio[ffmpeg]
   #
   openvino==2022.1.0
   numpy==1.19.5
   opencv-python==4.5.5.64
   transformers==4.35.2
   diffusers==0.25.1
   tqdm==4.64.0
   scipy==1.9.0
   streamlit==1.12.0
   watchdog==2.1.9
   ftfy==6.1.1
   PyMuPDF
   torchvision
   matplotlib
   seaborn
   onnx
   googletrans==4.0.0-rc1
   munch
   scikit-image
   scikit-learn
   unidecode
   dominate
   peft
   ninja
   Pillow==9.5.0

   
   
6. 追加のパッケージをインストール

   (py38_learn) pip install imageio[ffmpeg]

環境の確認 †

• 「Python」「Pytorch」のインストール確認
  

  (py_learn) python -V
  (py_learn) python -c 'import torch;print(torch.__version__)'
  (py_learn) python -c 'import torch;print(torch.zeros(1).cuda())'

• 「tkinter」パッケージのインストール確認
  

  (py_learn) python -c 'import tkinter'

• 「ffmpeg」のコマンド確認
  

  (py_learn) ffmpeg -h

• プロジェクトの実行確認 「workspace_2/mylib2/」で実行

  (py38_learn) python my_videotool.py 0

  ・ウインドウ表示後クローズボタンを押してしばらくすると終了し次のファイルが生成される
  

   Saving mpeg file → 'test_anim.mp4'
   Saving gif  file → 'test_anim.gif'

プロジェクトの実行 †

1. 静止画から動画を作る：First Order Motion Model
2. 動画のパーツを入れ替える：Motion Supervised co-part Segmentation
3. 人間の年齢による顔の変化：Disentangled Lifespan Face Synthesis
   
4. StyleGANを使った画像編集：StyleGAN e4e
   
5. 画像スタイル変換：CycleGAN
   
6. 顔の合成：StarGAN-v2
   

履歴 †

• 2024/08/06　　Stable Diffusion/YOLOv7_OpenVINO/first-order-model/DLFS/e4e/ (img2img-turbo)
  

• 2024/07/19　　Stable Diffusion/YOLOv7_OpenVINO/first-order-model
  
  ▼「workspace_2/requirements.txt」の内容
  ▲「workspace_2/requirements.txt」の内容

  # [requirements.txt] Stable Diffusion/YOLOv7_OpenVINO/first-order-model
  # 1. conda create -n py38_XXXX
  # 2. conda activate py38_XXXX
  # 3. pip install torch torchvision torchaudio (...)
  # 4. conda install ffmpeg ffmpeg-python pyaudio -c conda-forge -y
  # 5. pip install -r requirements.txt
  # 6. pip install imageio[ffmpeg]
  #
  openvino==2022.1.0
  numpy==1.19.5
  opencv-python==4.5.5.64
  transformers==4.16.2
  diffusers==0.2.4
  tqdm==4.64.0
  huggingface_hub==0.9.0
  scipy==1.9.0
  streamlit==1.12.0
  watchdog==2.1.9
  ftfy==6.1.1
  PyMuPDF
  torchvision
  matplotlib
  seaborn
  onnx
  googletrans==4.0.0-rc1
  munch
  scikit-image
  scikit-learn

更新履歴 †

• 2024/06/21 初版
   

参考資料 †

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