動機

研究室配属された後輩に向けて、環境構築＋実装の基本をまとめておこうと思った

目標

plant-disease-recognition-datasetをCNNで分類するための環境構築&データダウンロード。

環境構築後の実装は、Luís Fernando Torresの記事を行うことを想定

前提

研究室サーバーを使う
研究室サーバーは研究に必要なソフトがインストールされている
SSH接続はできている状態
VScodeの基本設定は終わっている状態
基本的なLinuxコマンドやPythonコードは自身で調べながら理解できる

ディレクトリ構造の例

project/
├── kaggle/input/plant-disease-recognition-dataset/   # KaggleからDLしたデータ
│   └── Test/
│   └── Train/
│   └── Validation/
├── venv/            # 仮想環境を使う場合
├── requirements.txt
├── compose.yml      # Dockerを使う場合
├── Dockerfile       # Dockerを使う場合
└── script.py        # など実装ファイル

実際には、好みに合わせて配置を調整すると良い。

requirements.txt

以下は参考例。GPU を使うなら TensorFlow GPU を指定したり、Anaconda なら conda install コマンドでも良い。
必要に応じて公式のインストール方法を参照しながら修正してほしい。

requirements.txt

tensorflow==2.11.0
numpy
matplotlib
pandas
scikit-learn
kaggle

メモ：

ローカル環境やサーバに CUDA と cuDNN がインストールされている場合は、tensorflow-gpu==2.11.0 を指定するとGPU対応版がインストールされる
Docker を使う場合は、ベースイメージとして tensorflow/tensorflow:2.11.0-gpu を使用すれば、基本的に GPU 対応がセットアップ済みになる

環境構築

環境構築には様々な流派がある。好みの方法を使えばOK！下記に代表的な方法をざっくりまとめた。
どんなやり方があるか全体的に俯瞰したいときは、こちらの記事がおすすめ。

1. venvを用いた環境構築

Python には標準で仮想環境を作るモジュール venv が用意されている。
シンプルに仮想環境を分けたいだけなら、これが最も手軽。

1. プロジェクトディレクトリへ移動する

cd project-dir

2.python3 -m venv venv で仮想環境を作成

python3 -m venv my_venv

3.仮想環境を有効化する

# bash/zsh向け
source venv/bin/activate

4. pip install --upgrade pip などで pip を最新にしておく（任意）

5. pip install -r requirements.txt で必要なライブラリをインストール

6. 作業が終わったら deactivate で仮想環境を抜ける

pyenvを用いた環境構築

pyenvは、複数のPythonバージョンを切り替えながら仮想環境も管理できる便利なツールである。システム全体のPythonに影響を与えることなく、プロジェクトごとに異なるバージョンを使用できる。

1. pyenvのインストール
Linuxにインストールするには、pyenvのGitHubを参照。

2. Pythonのインストール
任意のPythonバージョンをインストールできる。

# インストールされているバージョンの確認
pyenv install --list

# 特定のバージョンをインストール
pyenv install 3.9.7

3. プロジェクトディレクトリへ移動する

cd project-dir

4. プロジェクトのPythonバージョン設定
プロジェクトディレクトリで特定のPythonバージョンを使用するように設定する。

cd project-dir
pyenv local 3.9.7

これにより.python-versionファイルが作成され、そのディレクトリ以下では指定したバージョンが使用される。

5. 仮想環境の作成と管理
pyenv-virtualenvプラグインを使用して仮想環境を管理できる。

# 仮想環境の作成
pyenv virtualenv 3.9.7 myenv

# 仮想環境の有効化（必要があれば、この後に5.必要なパッケージのインストールを行う）
pyenv activate myenv

# 仮想環境の無効化
pyenv deactivate

6. 必要なパッケージのインストール
パッケージをインストールするには、仮想環境を有効化してから以下を実行。

pip install -r requirements.txt

Anaconda/Minicondaを用いた環境構築

AnacondaとMinicondaは、データサイエンスやAI開発に特化したPythonディストリビューションである。

Anaconda: データサイエンス関連の主要なパッケージが最初から同梱された完全版
Miniconda: 最小限のインストールで、必要なパッケージを後から追加できる軽量版

1. Anaconda/Minicondaのインストール
Anaconda/Miniconda が Linux にインストールされているか、以下のコマンドで確認する：

conda --version

インストールされていない場合は公式サイトを参照する。

2. 仮想環境の作成と管理

# 基本的な環境作成
conda create -n myenv python=3.9

# 環境の有効化
conda activate myenv

# 環境の無効化
conda deactivate

以下のように、作成した環境の確認や削除ができる。

# 作成した環境の一覧表示
conda env list

# 環境の削除
conda env remove -n myenv

3. パッケージのインストール
condaとpipの両方を使用できるが、可能な限りcondaを優先することが推奨される。

# condaでのインストール（推奨）
conda install numpy pandas matplotlib scikit-learn

# conda-forgeチャンネルの追加（パッケージの選択肢が広がる）
conda install -c conda-forge パッケージ名

# 複数のパッケージを一度にインストール
conda install numpy pandas matplotlib scikit-learn jupyter

# pipでのインストール（conda にないパッケージの場合）
pip install -r requirements.txt

4. その他：環境のエクスポートと共有
プロジェクトの環境を他者と共有することができる。

# 環境の設定をファイルにエクスポート
conda env export > environment.yml

# エクスポートした環境を再現
conda env create -f environment.yml

注意点

conda と pip を混在して使用する場合は、基本的に conda を先に使用し、その後に pip を使用することを推奨
Anacondaは容量が大きいため、個人利用ではMinicondaで十分な場合が多い
プロジェクトごとに新しい環境を作成することを推奨

Dockerを用いた環境構築

Dockerがなんたるかは世の中の様々な記事を見た方が早いので割愛。環境をホストに汚さず、OS レベルで分離したい場合に有力な選択肢である。

まずは、以下の２ファイルを用意する。

Dockerfile: 単一のコンテナイメージをビルドするための設定ファイル
compose.yml: 複数のコンテナを定義・管理するための設定ファイル

compose.yml

services:
  test-service-hoge:
    image: hogehoge
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - capabilities: [gpu]
    volumes:
      - .:/app
    command: /bin/bash
    ipc: host
    tty: true
    stdin_open: true
    container_name: "${USER}_hogehoge"

Dockerfile

FROM tensorflow/tensorflow:2.11.0-gpu

# 必要な追加ツール等があればインストール
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    build-essential \
    unzip \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

WORKDIR /app
COPY requirements.txt /app/requirements.txt
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

CMD ["bash"]

以下のコマンドでコンテナを立ち上げる

docker compose up -d --build

使わない間は必ず以下を実行して、コンテナを壊しておくこと

docker compose down

2回目以降で立ち上げる場合は以下

docker compose up -d

ファイルのダウンロード（コマンド）

直接データセットページからダウンロードしても良いが、コマンドでダウンロードする方法もある

APIの設定（初めてのときのみ必要）

pip install kaggle --upgrade

kaggleのアカウント設定画面からAPI > Create New API Token をクリック

kaggle.json がダウンロードされるので、以下で~/.kaggle/kaggle.json へ配置。

cp {元のディレクトリ}/kaggle.json ~/.kaggle/kaggle.json

例）

cp /download/kaggle.json ~/.kaggle/kaggle.json

アクセス権限の変更

chmod 600 ~/.kaggle/kaggle.json

参考：kaggle 上のデータセットを cli でダウンロードする

ダウンロード

まず、データセットの利用規約があれば同意する
次に Downlooad > Kaggle CLI からダウンロード用のコマンドをコピー

今回の場合は、以下のコマンドを入力

kaggle datasets download rashikrahmanpritom/plant-disease-recognition-dataset

終わり

初めての記事なので、簡単なとこまでで終わりにしたいと思います。これ系の記事は素晴らしいものがネット中に転がっているので、不明な点は調べていただければと思います。