GPUで深層学習 など

ちょっと腰を据えてディープラーニングに取り組んでみようということで、2年前に購入したPC(Corei7-8700+GTX1080,16GB)をチューンアップした。数日はかかるかなぁと覚悟していたが、ネットの記事から写経^^し続けるだけで、いとも簡単に終わってしまった。ありがたい世の中になった。以下は、備忘録。

  1. Ubuntu 20.04(LTS)をクリーンインストール
    • isoファイルをダウンロードして、DVDに焼く
    • PCのBIOSを起動して(Del/F12)、ブート順1位にCD/DVDを設定
    • 標準オプションでインストール
  2. GPUを使った高速計算をできるようにする(https://qiita.com/mml/items/b96c6c083ab7f4f82c35 に書いてあるとおり^^)
    • NVIDIAドライバのインストール
    • CUDAのインストール(apt install nvidia-cuda-toolkit)
    • Anacondaのインストール(bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh)
    • tensorflow-gpuのインストール(conda install tensorflow-gpu)
    • keras-gpuのインストール(conda install keras-gpu)
    • pytorchのインストール(conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch)
  3. tensorflowがGPUを認識しているかどうかを2行コードで確認(https://thr3a.hatenablog.com/entry/20180113/1515820265
  4. jupyter lab をリモート(つまり、iMacの美しい広大な画面)から使う(https://qiita.com/RayDoe/items/e1ec21c63a15adb1a061 に書いてあるとおり^^)
  5. ついでに、VNCサーバもインストールしておく
    • 単に、Ubuntuソフトウェアで x11vnc をインストールして、起動
    • リモートからは、vnc://(サーバ側の)ローカルIPで接続
    • 起動時設定については、https://mixture.dcmnjp.net/linux/ubuntu/x11vnc.html に書いてあるとおり^^
  6. ついでに、R(+tidyverse+rstan)もインストール(https://qiita.com/kenkenvw/items/110dae2c7c97d204a937 に書いてあるとおり^^)

繰り返すが、なんともありがたい世の中になったものだ^^。

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