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Mini Condaの使い方

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PyTorch Hubからダウンロードできるモデル(MiDaS)で一枚の画像だけで深度を推測してみるを書いた時にPythonの環境の設定について説明しなかったので補足します。

Pythonの環境設定というとAnacondaVirtualenvが有名です。

とくにAnacondaは初心者向けに推奨されるようですが、Anacondaをインストールすると必要のないものまで大量にインストールされるので時間がかかります。

また、何がインストールされるのかよくわからずに初心者向けとしては逆効果となる可能性もあります。

Mini CondaはAnacondaのミニバージョンで最低限必要なものだけインストールしてくれます。よって、時短にもなるし自分で何をインストールしているのか確認しながら作業するので勉強にもなります。

https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

上記のリンクから自分のOSに適合したインストールスクリプト(あるいは実行ファイル)をダウンロードします。

この記事ではmacOSを想定しているので、たとえば、Miniconda3-py39_4.9.2-MacOSX-x86_64.shをダウンロードして実行するとインストールできます。

bash Miniconda3-py39_4.9.2-MacOSX-x86_64.sh

すぐに終わると思います。インストールが終わったら、環境を作りましょう。

環境の名前を仮にtestとよび、Python 3.9を使いたいとします。

conda create -n test python==3.9

これでtestという環境が作成されました。

ちなみに、環境名は自分のプロジェクトの名前を使うなどあとで目的がわかりやすいようにした方が良いです。ここではテスト用なのでtestにしました。

この環境を使うために以下のようにアクティベートします。

conda activate test

ここで、which pythonとコンソールコマンドを実行するとpythonが/Users/<ユーザー名>/miniconda3/envs/test/bin/pythonにあるのがわかります。

そして、python --versionを実行するとPython 3.9.0と表示されます。

つまり、このtestという名前の環境ではPython 3.9.0が使われるようになりました。

このままだとOpenCVやMatplotlibやPyTorchなどがインストールされていないので自分でインストールします。

では、必要なライブラリーをインストールします。

conda install opencv
conda install matplotlib
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch

ライブラリーの名前などで知らない場合は検索して調べることが必要です。

また、PyTorchに関してはPyTorchのサイトで自分の環境にあったものを選ぶと上記のcondaのコマンドを表示してくれるのでそれを使うだけでOKです。

これで、PyTorch Hubからダウンロードできるモデル(MiDaS)で一枚の画像だけで深度を推測してみるのスクリプトを実行できるようになりました。

今回設定した環境を共有したいばあいは、以下のようにしてインストールされているライブラリを書き出します。

conda env export > env.yaml

このenv.yamlを使えば、次のように環境を構築できます。

conda env create -f env.yaml

最後に、この環境を使い終わったら、以下のようにして環境を閉じます。

conda deactivate

これでPythonの環境がOSのデフォルトのものに戻りました。

which pythonと打つとPythonのデフォルトの場所が表示されます。

以上で、用途に分けてcondaの環境を作る方法の解説になります。 condaは同じ環境を複数のプロジェクトで使うような場合に特に便利です。

なお、Virtualenvの方が便利なケースもあるのでいつか記事を書こうかなと思ってます。それでは、また。



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