新しいworkstationの立ち上げ

nvidiaGPUを搭載した新しいワークステーションを購入したので、いろいろインストールしている。

 

まずUbuntu 16.04。これはGPUのドライバがnvidiaのものかそれともnouveauなのか、というややこしい問題が残ってしまう。なので、ここ( The Best Way To Install Ubuntu 16.04 with NVIDIA Drivers and CUDA )に書いてあることに従ってUbuntu Serverをまずインストールしもろもろ設定(ネットワークなど)。
その後でubuntu desktopをインストールし、ここでリブートせずにnvidiaのドライバをインストールする。という流れ。

このとき、インストーラで日本語モードを選択してしまうと、途中のメッセージが文字化けして読めなくなってしまうので、英語を選択してインストールした方がいい。

www.pugetsystems.com

 

Networkの設定は確かここを見たと思う。↓

Ubuntu 16.04 LTS : 初期設定 : ネットワークの設定 : Server World

IPアドレスの確認とIPアドレスの固定方法

Ubuntu/Ubuntu Server 16.04のインストール後にネットワーク設定を行った時の備忘録 - Linuxと過ごす

(ちなみにviエディタの使い方 viエディタの使い方 )

 

キーボードのレイアウト変更。

blog.amedama.jp

keyboard layoutは最終的にここの情報で解決した↓ 

Ubuntu日本語フォーラム / キーボードレイアウトを設定してもすぐに戻ってしまう

 

ユーザーの追加。

www.yokoweb.net

 

日本語入力システムMozcをインストール。

www.karelie.net

 

ワークスペース機能を有効に。

ikesan009.sakura.ne.jp

 

ここからcuda 9.0とcudnn 7.0をインストール。

ここをかなり参考にした( CUDA 9.0とcuDNN 7.0をUbuntu 16.04LTSにインストールする )。cudaインストール後にnvidia-smiとしてもなにも表示されなくてビビったが、cudaインストール後に再起動が必要だった。再起動後は問題なし。なお、cuda 9.2ではなく、あえてcuda 9.0をインストールした。バージョンの整合性うんぬんという話を聞いたので。

developer.nvidia.com

途中、cuda-command-line-toolsをインストールできなかったときはここを参考にした。

Unable to locate package cuda-command-line-tools · Issue #16214 · tensorflow/tensorflow · GitHub

 

tensorflow-gpuをインストール。下記の記述の中の、例えばpipはpip3としたし、tensorflowはtensorflow-gpuとして入力した。

Install TensorFlow on Ubuntu  |  TensorFlow

 

ここ( Keras Documentation )を参考にkerasをインストール。コマンドは、

sudo pip3 install keras

 

早速HDDを増設したのでマウント。

qiita.com

 

なんか今回は順調にいってるっぽい。

 

追記(2018.8.6)。wallchをインストールした。

sourcedigit.com

 

やっぱこっちにした。

www.linuxhelp.com

 

追記(20180821)

ここも参考になった。

Ubuntu 16.04 LTSをインストールした直後に行う設定 & インストールするソフト