ラズベリーパイ（Raspberry Pi） で、情報工学関係ソフトウエア（人工知能，プログラミング，データベース，3次元，画像その他）を一度にインストール（BerryConda を一部利用）

金子邦彦研究室：　データベース、人工知能（AI)、データサイエンスの融合により不可能を可能にする

1. 前準備

Raspbian のインストール

Raspbian のインストールについては， 「別のページ」で説明している．

Raspbian のシステム更新

最初に、Raspbian のシステム更新などを行っておく

端末で，次のコマンドを実行

sudo apt update
sudo apt -yV upgrade
sudo apt -yV dist-upgrade
sudo rpi-update
sudo apt -yV autoremove
sudo apt autoclean
sudo shutdown -r now

タイムゾーンとロケールの設定

端末で，次のコマンドを実行

sudo timedatectl set-timezone Asia/Tokyo
export LANG=ja_JP.UTF-8
export LC_ALL=ja_JP.UTF-8
export LANGUAGE=ja_JP.UTF-8
sudo locale-gen --purge ja_JP.UTF-8
sudo sed -i 's/# ja_JP.UTF-8 UTF-8/ja_JP.UTF-8 UTF-8/g' /etc/locale.gen
sudo locale-gen
sudo dpkg-reconfigure -f noninteractive locales
sudo /usr/sbin/update-locale LANG=ja_JP.UTF-8 LC_ALL=ja_JP.UTF-8

Raspbian の初期設定

Raspbian の初期設定については、 「Raspbian の初期設定」のページで説明している．このページの記述のうち，必要なものを実行すること．

2. システムパッケージのインストール

端末で，次のコマンドを実行．

RASPBIAN_PACKAGES="openssh-server gufw net-tools pciutils \
python3-dev python3-pip python3-setuptools \
python-dev python-pip  python-setuptools \
git wget p7zip-full cmake \
zlib1g-dev libcurl4-gnutls-dev \
build-essential \
gcc g++ dpkg-dev pkg-config \
make  autoconf automake flex bison clang binutils swig curl \
subversion ccache \
zip unzip \
libopenblas-dev liblapack-dev libtbb-dev \
libxi-dev libsndfile1-dev libopenexr-dev libjpeg-dev libalut-dev libsdl-dev libavdevice-dev libavformat-dev libavutil-dev libavcodec-dev libswscale-dev libx264-dev libxvidcore-dev libmp3lame-dev libspnav-dev libglu1-mesa-dev libv4l-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler protobuf-c-compiler libgoogle-glog-dev libhdf5-dev libboost-dev libboost-system-dev libboost-filesystem-dev libboost-thread-dev \
libbz2-dev libsqlite3-dev libssl-dev libreadline-dev libpng-dev libjpeg-dev libtiff-dev zlib1g-dev libx11-dev libgl1-mesa-dev libxrandr-dev libxxf86dga-dev libxcursor-dev libfreetype6-dev libvorbis-dev libeigen3-dev libopenal-dev libode-dev libbullet-dev libgtk2.0-dev \
libgtk-3-dev libatlas-base-dev gfortran qt5-qmake \
libopencv-dev libjasper-dev spyder3 \
gdal-bin libgdal-dev \
scratch2 \
openjdk-8-jre-headless openjdk-8-jre openjdk-8-jdk openjdk-8-jdk \
swi-prolog \
catfish pinta hwinfo emacs emacs-mozc \
imagemagick ffmpeg vlc openshot \
supertux \
blender makehuman \
meshlab \
tesseract-ocr tesseract-ocr-jpn libtesseract-dev libleptonica-dev \
mecab libmecab-dev mecab-utils mecab-jumandic-utf8 mecab-naist-jdic python-mecab \
netcat net-tools \
sqlite3 sqlitebrowser \
openalpr openalpr-utils libopenalpr-dev \
openni2-utils libopenni2-dev \
libpcl-dev \
pylint pylint3 flake8 python-flake8 libceres-dev"

for i in ${RASPBIAN_PACKAGES}; do
    sudo apt -yV install ${i}
done

3. システム Python 3 の pip, システム Python の pip の更新

端末で，次のコマンドを実行．

cd /tmp
sudo rm -f get-pip.py
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
sudo rm -rf ~/.cache/pip
mkdir ~/.cache
mkdir ~/.cache/pip
sudo python3 get-pip.py
sudo python get-pip.py
cd ~
sudo chown -R $USER ${HOME}

4. Berry Conda のインストール

謝辞：Berry Conda の作者に感謝します

1. Berry Conda のインストール

   端末で，次のコマンドを実行．

   画面に表示される指示に従う. 「no|yes」の質問に対しては，すべて「yes」で良いでしょう．

   cd /tmp
   sudo apt -yV install wget
   wget https://github.com/jjhelmus/berryconda/releases/download/v2.0.0/Berryconda3-2.0.0-Linux-armv7l.sh
   bash Berryconda3-2.0.0-Linux-armv7l.sh
   

   
   
   （以下省略）
2. 確認

   端末で，次のコマンドを実行．

   エラーメッセージが出なければ OK．

   source ~/.bashrc
   which python
   which conda
   python --version
   

   

5. 隔離された Python 仮想環境の作成（Berry Conda を使用）

1. 今から作成するPython 環境の名前と、Pythonのバージョンを決めておく
   • 隔離された Python 仮想環境の名前: ai
   • Pythonのバージョン: 3
2. 端末を開く
3. 前もって Python バージョン 3.6 をインストールしておくことを作成する

   端末で，次のコマンドを実行．

   source ~/.bashrc
   conda create -n ai python=3
   

   
4. Python 環境が作成できたことを確認

   conda info -e
   

   

   これで、もとからの Python 環境と， 新規作成されたPython 環境（Python のバージョン 3，名前は ai）の共存ができた。

5. いま作成したPython 環境を有効にする

   端末で，次のコマンドを実行．

   ※ 「source activate ai 」は Python 環境（名前はai）を有効にするためのコマンド（各自の環境の名前にあわせること）

   source activate ai
   

   

   「Could not find conda environment: ai」というメッセージが出たときは、上の「隔離された Python 仮想環境の作成」を行う

6. pip の更新

   cd /tmp
   sudo rm -f get-pip.py
   wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
   python get-pip.py
   pip list
   

   
7. conda パッケージの更新、古い conda パッケージファイルの削除

   「conda config --remove channels conda-forge」は，conda のチャンネルに「conda-forge」が入っていたら削除する操作．「CondaKeyError: 'channels' 'conda-forge' ...」というエラーメッセージは無視してよい．

   conda config --remove channels conda-forge
   

   

   conda upgrade -y --all
   

   

   conda clean -y --packages
   

   
8. conda の動作確認

   エラーメッセージが出ないことを確認．

   conda info
   

   

6. 隔離された Python 仮想環境を使いたいとき

• 端末を開く
• 端末で，次のコマンドを実行し，Python 環境（名前は ai）に切り替える

  source activate ai
  

  

  ※ もとの Python 環境に戻るときは「exit」

  

7. 隔離された Python 仮想環境に，OpenCV など，種々の Python パッケージをインストール

Berry Conda を用いて，conda 形式の Python パッケージを、簡単に扱うことができる． 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

1. 端末を開く
2. Python 環境を有効にする

   端末で，次のコマンドを実行．

   ※ 「source activate ai 」は Python 環境（名前はai）を有効にするためのコマンド（各自の環境の名前にあわせること）

   source activate ai
   

   

   「Could not find conda environment: ai」というメッセージが出たときは、上の「隔離された Python 仮想環境の作成」を行う

3. パッケージのインストール

   端末で，次のコマンドを実行．

   ※ 「conda install」，「pip install ...」は，Python パッケージをインストールするための操作

   RASPBIAN_BERRYCONDA_PACKAGES="opencv \
   numpy scipy h5py scikit-image pillow matplotlib seaborn pandas statsmodels scikit-learn sympy  \
    pytest \
    msgpack \
    wrapt pyyaml cython \
   sqlalchemy future babel text-unidecode xlrd pygments wcwidth tornado decorator ipython-genutils traitlets pyzmq backcall pickleshare ptyprocess pexpect parso jedi ipython ipykernel pyflakes mccabe pycodestyle entrypoints"
   
   P="plotly csvkit jupyter-console docopt flake8 \
   picamera rope wrapt \
   tensorflow keras \
   bekoh pandas-bokeh d3py ggplot prettyplotlib pybrain3 shogun-ml pylearn pymc3 \
   firebase-admin googletrans google-cloud-vision gpyocr \
   azure-cognitiveservices-vision-computervision \
   mecab-python3"
   
   for i in ${RASPBIAN_BERRYCONDA_PACKAGES}; do
       conda install -y ${i}
   done
   for i in ${P}; do
       pip install --ignore-installed --upgrade ${i}
   done
   

4. OpenCV のバージョン確認

   python -c "import cv2; print( cv2.__version__ )"
   

   

8. 隔離された Python 仮想環境に，Chainer をインストール

1. 端末を開く
2. Python 環境を有効にする

   端末で，次のコマンドを実行．

   ※ 「source activate ai 」は Python 環境（名前はai）を有効にするためのコマンド（各自の環境の名前にあわせること）

   source activate ai
   

   

   「Could not find conda environment: ai」というメッセージが出たときは、上の「隔離された Python 仮想環境の作成」を行う

3. Chainer のインストール

   端末で，次のコマンドを実行．

   cd /tmp
   rm -rf chainer
   git clone https://github.com/chainer/chainer.git
   cd /tmp/chainer
   pip -v install .
   

隔離された Python 仮想環境に、imutils, mtcnn その他種々のパッケージをインストール

1. 端末を開く
2. Python 環境を有効にする

   端末で，次のコマンドを実行．

   ※ 「source activate ai 」は Python 環境（名前はai）を有効にするためのコマンド（各自の環境の名前にあわせること）

   source activate ai
   

   

   「Could not find conda environment: ai」というメッセージが出たときは、上の「隔離された Python 仮想環境の作成」を行う

3. imutils, mtcnn のインストール

   ※ mtcnn については https://github.com/open-face/mtcnn

   mkdir /usr/local
   sudo chown $USER /usr/local
   cd /usr/local
   sudo rm -rf imutils
   sudo rm -rf mtcnn
   

   

   cd /usr/local
   git clone https://github.com/jrosebr1/imutils
   cd imutils
   python setup.py build
   python setup.py install 
   
   cd /usr/local
   git clone https://github.com/ipazc/mtcnn
   cd mtcnn
   python setup.py build
   python setup.py install 
   

4. imutils のバージョン確認

   端末で、次のコマンドを実行

   python -c "import imutils; print( imutils.__version__ )"
   

   
5. mtcnn のバージョン確認

   端末で、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．

   python -c "import mtcnn; print( mtcnn.__version__ )"
   

6. python-visualization/folium, DinoTools/python-overpy, ianare/exif-py, mapado/haversine, Turbo87/utm のインストール

   mkdir /usr/local
   sudo chown $USER /usr/local
   cd /usr/local
   sudo rm -rf folium
   sudo rm -rf python-overpy
   sudo rm -rf exif-py
   sudo rm -rf haversine
   

   cd /usr/local
   git clone https://github.com/python-visualization/folium
   cd folium
   python setup.py build
   python setup.py install 
   
   cd /usr/local
   git clone https://github.com/DinoTools/python-overpy
   cd python-overpy
   python setup.py build
   python setup.py install 
   
   cd /usr/local
   git clone https://github.com/ianare/exif-py
   cd exif-py
   python setup.py build
   python setup.py install 
   
   cd /usr/local
   git clone https://github.com/mapado/haversine
   cd haversine
   python setup.py build
   python setup.py install 
   
   cd /usr/local
   git clone https://github.com/Turbo87/utm
   cd utm
   python setup.py build
   python setup.py install 
   

7. その他、各種パッケージのインストール

   ※ 下から必要なものを選んでインストール

   conda install -y yaml
   conda install -y flask
   conda install -y sympy
   conda install -y sqlite
   conda install -y pylint
   

隔離された Python 仮想環境に、Dlib をインストール

1. Python 環境を有効にする

   端末で，次のコマンドを実行．

   ※ 「source activate ai 」は Python 環境（名前はai）を有効にするためのコマンド（各自の環境の名前にあわせること）

   source activate ai
   

   

   「Could not find conda environment: ai」というメッセージが出たときは、上の「隔離された Python 仮想環境の作成」を行う

2. 仮想メモリのサイズを増やす

   sudo sed -i -e "s/^CONF_SWAPSIZE=.*/CONF_SWAPSIZE=2000/g" /etc/dphys-swapfile
   cat /etc/dphys-swapfile | grep CONF_SWAPSIZE
   sudo service dphys-swapfile restart
   

3. インストールディレクトリを空にする

   mkdir /usr/local
   sudo chown $USER /usr/local
   cd /usr/local
   sudo rm -rf dlib
   

   
4. Dlib の Python パッケージのインストール

   しばらく待つ

   sudo apt install -y libopenblas-dev 
   sudo apt install -y libatlas-base-dev 
   cd /usr/local
   git clone https://github.com/davisking/dlib
   cd dlib
   python setup.py build
   conda install -y packaging pyparsing setuptools six wheel 
   pip install -U --no-deps --ignore-installed scikit-build
   python setup.py install 
   

5. Dlib のバージョン確認

   ※ 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．

   python -c "import dlib; print( dlib.__version__ )"
   

   

隔離された Python 仮想環境に、face_recognition, msgpack, geopandas をインストール

1. 端末を開く
2. Python 環境を有効にする

   端末で，次のコマンドを実行．

   ※ 「source activate ai 」は Python 環境（名前はai）を有効にするためのコマンド（各自の環境の名前にあわせること）

   source activate ai
   

   

   「Could not find conda environment: ai」というメッセージが出たときは、上の「隔離された Python 仮想環境の作成」を行う

3. インストールディレクトリを空にする

   mkdir /usr/local
   sudo chown $USER /usr/local
   cd /usr/local
   sudo rm -rf face_recognition
   sudo rm -rf msgpack
   sudo rm -rf geopandas
   

   
4. face_recognition, msgpack, geopandas のインストール

   cd /usr/local
   git clone https://github.com/ageitgey/face_recognition
   cd face_recognition
   python setup.py build
   python setup.py install 
   
   cd /usr/local
   git clone https://github.com/msgpack/msgpack-python
   cd msgpack-python
   python setup.py build
   python setup.py install 
   
   sudo apt install gdal-bin libgddal-dev
   cd /usr/local
   git clone https://github.com/geopandas/geopandas
   cd geopandas
   python setup.py build
   python setup.py install