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DeepLearningに必要なソフトウェアをubuntuにインストール

こんにちは。

AI coordinatorの清水秀樹です。

ubuntuをインストールしたら、次はソフトウェアの環境準備に取り掛かりましょう。

ubuntuのインストールがまだの方はこちらへどうぞ。

 

ubuntuをインストール時は、Python2系が標準でインストールしてあるのみです。

PythonだけではDeepLearningを学習するうえでは不十分なので、DeepLearningを色々試していくための便利なツールをインストールしていきましょう。

 

参考にした書籍

これからDeep Learningの勉強をするなら、こちらで紹介する書籍が参考になります。

 

Gitのインストール

Gitはソースコード管理ツールです。

簡単にターミナルからインストールできます。

以下のコマンドを打ち込みましょう。

$ sudo apt-get install git

パスワードを聞かれますので、管理者パスワードを入力すればインストールが始まります。

 

pipのインストール

Python用のパッケージ管理ツールpipをインストールします。

以下のコマンドでインストールできます。

$ sudo apt-get install python-pip python-dev

 

OpenCVのインストール

画像認識用のオープンソースライブラリです。

Intelが開発したそうです。

画像を扱わない場合はインストール不要です。

$ git clone https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV.git
$ cd Install-OpenCV/Ubuntu
$ ./opencv_latest.sh

上記コマンドを打ち込んだ後は、インストールに數十分ほど時間がかかります。

筆者の開発環境が仮想環境だから遅いのでしょうか。

インストールに結構時間がかかります。

ターミナル内に意味不明なメッセージが次々と表示されますので気長に待ちましょう。

途中でパスワードが聞かれますので、管理者パスワードを入力しましょう。

 

Chainerのインストール

日本製のフレームワークだそうです。

深層学習するためのフレームワークで、ニューラルネットワークをpythonで記述できるのが特徴です。

以下のコマンドでインストールしましょう。

$ pip install chainer

あっさりインストールできるはずです。

 

Deelのインストール

Deelは深層学習用言語です。

下記コマンドを順に入力してインストールしましょう。

$ git clone https://github.com/uei/deel.git
$ cd deel
$ python setup.py install
$ cd data
$ ./getCaltech101.sh
$ cd misc
$ ./getPretrainedModels.sh
$ cd ..
$ pip install deel

こちらもまたインストールに數十分かかります。

ひとまずこれでソフトウェアの環境準備は完了です。

 

早速、画像認識を試してみましょう

準備が一通りできたところで、早速画像認識を試してみましょう。

パスの通し方とかとりあえず置いといて、deelディレクトリまで移動しexamples内のtest.pyを使ってみました。

$ python examples/test.py

使用した画像はこれです。

結果は以下の通り

#1 | tabby, | 55.9%
#2 | tiger | 23.5%
#3 | Egyptian | 17.3%
#4 | lynx, |  2.1%
#5 | plastic |  0.2%
#6 | washbasin, |  0.1%
#7 | cougar, |  0.1%
#8 | tub, |  0.1%
#9 | Siamese |  0.1%
#10 | window |  0.1%
#11 | bucket, |  0.1%
#12 | remote |  0.0%
#13 | paper |  0.0%
#14 | toilet |  0.0%
#15 | carton |  0.0%
#16 | washer, |  0.0%
#17 | Persian |  0.0%
#18 | feather |  0.0%
#19 | bathtub, |  0.0%
#20 | bow |  0.0%

tabbyは虎猫だそうです。

次にtiger。

まあ、トラに見えなくもないのでしょう。

 

これから色々試していきたいと思います。

 

それではまた。

 

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