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Anaconda4.4.0 最初の設定 for Windows

Last updated at Posted at 2017-06-02

Anaconda 4.4.0(Python 3.6 version) Windowsの最初の設定をメモ代わりに書いておきます。

実行環境

Windows 10 (64bit)
Anaconda 4.4.0 (64bit)

準備

Anacondaのパスを通す。
環境変数PathにC:\Users\xxx\Anaconda3\Scriptsを追加。
(xxxは自分のインストールフォルダを設定)

まず、設定ファイルを作成します。
ここにたどり着くのに結構かかりました。

> jupyter notebook --generate-config

Anacondaをインストールした場所に.jupyter/jupyter_notebook_config.pyが生成されます。

ホームディレクトリの変更

最初にJupyterが立ち上がるフォルダーを好きな場所に変更します。

c.NotebookApp.notebook_dir = 'D:\Sukina\basyo' # 好きなフォルダのパスを記述する
c.NotebookApp.open_browser = False # 勝手にブラウザが立ち上がらないように

Jupyterを立ち上げると、勝手にブラウザも立ち上がって面倒だったので、Falseに設定。
Jupyterを立ち上げてから、http://localhost:8888 にアクセスすればokです。

ショートカットからJupyterを立ち上げる人は
重要:ショートカットの「リンク先(T):」の末尾にある%USERPROFILE%の文字を削除します。
そうしないと、設定ファイルを読み込まれないようです。(はまりました・・・)

OpenCVのインストール

Anaconda4.4.0(2017/06/02最新)だと
condaでインストールできるPython3.6のOpenCVパッケージは無いようです。

> conda install -c https://conda.binstar.org/menpo opencv3
Fetching package metadata .............
Solving package specifications: .

UnsatisfiableError: The following specifications were found to be in conflict:
  - opencv3 -> python 2.7*
  - python 3.6*
Use "conda info <package>" to see the dependencies for each package.

ネットで検索すると、Python3.5 , OpenCV3.1の組み合わせが出てくるので
3.5の仮想環境を構築して、OpenCVをインストールしてみようと思います。
特に動かしたいコードは無いし、折角なのでOpenCV3をインストールしてみます。

Python 3.5の仮想環境構築

Anacondaで、Python3.5の仮想環境を構築します。
createで、簡単に3.5のインストールと仮想環境の構築ができます。
環境名はpy35です。activateして、環境を変更するとプロンプトが変わります。

conda createにanacondaを入れないと、単にPython3.5を入れただけに
なってしまうので、変更しました。

> conda create --name=py35 python=3.5

> conda create --name=py35 python=3.5 anaconda
Fetching package metadata ...........
> activate py35
(py35) 
(py35) conda install -c https://conda.binstar.org/menpo opencv3

再度、conda経由でインストールすると、無事OpenCVがインストールできました。
一応、確認。

(py35) python
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.1.0'

無事、OpenCV3.1がインストールできました。

[追記]
Jupyterで選択できるように、カーネルを追加します。
Jupyter:[Kernel]->[Change Kernel]->[py35]

(py35) ipython kernel install --user --name=py35 --display-name=py35

Jupyterのカーネル選択は、Jupyterで複数カーネルを簡単に選択するための設定を参考にしました。
というかそのままです。

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