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Jupyter Notebook のインストール
pip でインストールしたが、websocketがなんとやらで結局動かせなかった。そこで、仕方なくBerry Condaを導入して解決した。
多分、先にBerry Conda をインストールして、pipをcondaに置き換えて設定するとよい。
Berry Conda でデフォルトでインストールされているかもしれないので、必要かどうかはわからない。
Berry Conda のインストール
4, 5をそのまま打ち込んだ。5は多分必要ない。
自分は紆余曲折を経てBerry Condaにたどり着いたのですでにJupyter Notebookが使えたが、使用できない場合は設定が必要。
$ conda update --all $ conda list
とすると、パッケージのリストが表示される。Jupyter Notebookがあれば上のサイトを参考にしながら設定すればよいと思われる。
$ jupyter notebook
として、立ち上がればまずは成功。次に、新しいノートブックを作成して、
print("hello world!")
が動けば成功。
各種パッケージの導入
condaで環境を構築するとtensorflowの導入で詰まります。pipを使用するならberry condaではなくvenvなど、別の仮想環境を用意した方がよさそうだが、jupyterの導入で詰まったのでberry condaで行います。
pipの導入
(honor)$ conda install pip (honor)$ pip --version (honor)$ pip install pip --upgrade (honor)$ pip --version
berry condaはバージョンの問題を抱えているので、最新のpipを取得する。pipが2種類存在するが、condaのpipを削除すると、問題が発生したのでそのままにしておく。以降、すべてpipで操作する。
(honor)$ pip install (パッケージ) ex. numpy, matplotlib, RPi.GPIO, picamera, pandas(時間がかかる), seaborn(scipy取得後)... (honor)$ pip install jupyter (既に設定済みのはずなので、これだけでok)
scipy
numpyはRaspberry Piにデフォルトで入っているのでlapackなどはもともと入っているが、scipyは設定が必要みたい
(honor)$ sudo apt-get install libopenblas-dev (honor)$ sudo apt-get install gfortran (honor)$ pip install scipy (時間がかかる)
tensorflow
他にも試行錯誤があったので、これだけでよいかはわからない
(honor)$ sudo apt-get install -y libhdf5-dev (honor)$ pip install h5py (honor)$ pip install tensorflow
opencv
(honor)$ pip install opencv-python
