Win10のWSLの環境で作成します
「ファームウエアビルド環境」と「学習データファイルの作成環境」の２つの環境を作成します
（同じ、WSLの環境では動作しなかったので、別のWSL環境を作成します）
WSLは通常同じディストリビューションは１つの環境しか作れませんが、２つ作成してそれぞれ別に環境作成します
WSLのインストール
Cドライブにインストールしたくないので、Microsoft Storeを使わず、下記のページを参考にUbuntu 18.04をダウンロード
Windows Subsystem for Linux (WSL) を好きな場所でインストールする
２つのWSL環境を作成
下記ページを参考にしました
【WSL 2】1つのディストロから複数のインスタンスを作成する方法
作成したUbuntu-18.04の環境をエクスポートして、インポートを２回行うことで、環境を２つ作成します。
最後に元の環境を削除します
wsl --export Ubuntu d:\Ubuntu-18.04.tar
ws --import M5StickV-FW D:\Ubuntu-18.04\M5StickV-FW D:\Ubuntu-18.04.tar
wsl --import M5StickV-LRN D:\Ubuntu-18.04\M5StickV-LRN D:\Ubuntu-18.04.tar
wsl --unregister Ubuntu-18.04
WSLの起動は、下記のコマンドです
wsl -d M5StickV-FW -u ユーザ名
wsl -d M5StickV-LRN -u ユーザ名
ファームウエアビルド環境作成
下記のページを参照
M5StickVのファームウェアビルド手順
WSL環境からWin環境へのファイルコピーは
/mnt/{ドライブ名}からアクセスできます。cドライブの場合は、/mnt/cです
学習データファイルの作成環境作成
下記のページを参照
メモ
・WSLのシャットダウンは「wsl --shutdown」（複数WSL起動していると全部シャットダウンされます）
・condaのインストール後「source ~/.bashrc」を行う
・学習前に「pip install 'h5py<3.0.0'」を行う
M5StickVやUnitVで使えるkmodelファイルをローカル環境で作成する。
このページも参照
#M5StickV でお顔認証する手順
Jupyter Notebookの環境作成
環境作成
mkdir ~/jupyter
cd jupyter
conda create -n "jupyter" python=3.7
conda activate jupyter
conda install jupyter
conda install tensorflow
conda install keras
conda install Pillow
conda install matplotlib
conda install scikit-learn
conda install pytz
conda install seaborn
Noteブックの起動
jupyter notebook --no-browser --port=8080 --ip=0.0.0.0