＜Windows10側＞
Anacondaのインストールが終われば、Anaconda・Navigator3 を起動し各種環境設定を行います。
左のメニューから「Environments」を選択し、次に「Create」を選択します。
下図が現れます。「Name」部に「machine-learning」と入力しましょう。
Packages には、プルダウンメニューから「Python3.7」を選択（2019/12現在最新Ver）
上記の設定が終了すると下記の通り作成したメニューが増えています。
作成したばかりで、この仮想環境ではデフォルトのパッケージしかインストールされていません。
「Home」に戻ると「Applications on」部が、「machine-learning」になっていることを確認。
この画面に「Jupyter Notebook」があるので、ここの「Install」ボタンをクリックします。
「machine-learning」という仮想環境に「Jupyter Notebook」をインストールします。
「Anaconda」で、パッケージのインストールは「Channel」で設定します。
「Channel」ボタンを押してください。下記画面が表示されます。
画面右上の「Add」ボタンを押します。
「conda-forge」と入力して「Enter」キーで確定させ「Channel」を追加します。
追加後、「Update Channels」ボタンを押してすべての情報を最新にしておきます。
「Environments」に画面を変えて、ソーティングのフィルターのプルダウンメニューから「Not Installed」を
選んで、まだインストールされていないパッケージ一覧を表示します。
今回「NumPy」をインストールします。検索窓に「numpy」と入力し検索します。
numpy がリストに現れるので、numpy の左にあるチェックボックスにチェックを入れると右下に「Apply」
「Clear」ボタンが表示されるので「Apply」ボタンをおします。
「NumPy」関連のパッケージもすべて検索されます。
検索された関連パッケージが表示されるので、すべてインストールしますので「Apply」ボタンを押す。
一応、これで終了ですが、進むほどに必要となるパッケージがでれば都度インストールしていきます。
それでは、PC側の設定が終了したので次にRaspbrryPiの設定に入っていきます。
＜RaspbrryPi設定＞
最終的なOSは「Ubuntu」を使用しますが、書籍との関係で「Raspbian」を使用します。
ダウンロード元（2019/12現在）
Raspbianダウンロード先（2019/12現在） 赤枠を選択します。
上記よりダウンロードしフォーマットされたSDカードにイメージ書込みをします。
RaspbrryPi から Rasbian を立ち上げます。
１．日本語設定します。
２．WiFi 設定します。
３．SSH有効（設定から）
４．カメラ有効（設定から）
５．スクリーンショット機能を付ける。
＊端末から「sudo apt-get install scrot」コマンドを実行し「scrot」をインストールする。
インストール完了後は、「scrot」コマンドでスクリーンショットが可能となります。
撮像した画像は、/home/pi 内に保存されます。
「Scrot」 の基本は、画面全体をコピーしますが下記のコマンドを追加すれば部分コピーが可能です。
メニュー（左上にあるいちごマーク）から設定を選択
カメラとSSHを有効にした画面
【 pip3のインストール 】
作業フォルダー「workspace」を作成
mkdir workspace
cd workspace
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
次はPython3 コマンドを使って、インストーラーを実行します。
sudo python3 get-pip.py
これで、RaspbrryPi に pip3 がインストールされました。
次はパッケージをインストールします。
【共通に必要なパッケージをインストール】
以下13個のパッケージをインストールします。
sudo pip3 install requests
sudo pip3 install Flask
sudo pip3 install flask-cors
sudo pip3 install sklearn
sudo pip3 install scipy
sudo pip3 install numpy
sudo pip3 install matplotlib
sudo pip3 install pillow
sudo pip3 install jupyter
sudo pip3 install pandas
sudo pip3 install keras
sudo pip3 install tensorflow
sudo pip3 install chainer
requests、Flask、flask-cors までは問題なくインストールできたが、次の「sklearn」でエラー発生。
エラー部分のみの画面切り出し
次の「scipy」でもエラー発生
「numpy」「matplotlib」「pillow」は問題なくインストール成功
「jupyter」では、警告とエラーが発生。
「jupyter」の警告部
「jupyter」のエラー部
