Ubuntu ディープラーニング 環境構築（マルチブート）

[Ubuntu 環境構築 マルチブートトラブル編]
(https://qiita.com/aiiika/items/63a2e524342cfa2129af)
Ubuntuディープラーニング環境構築（インストール準備)
Ubuntuディープラーニング環境構築（インストール編)
Ubuntuディープラーニング環境構築（ゲーミングノート)
[USB起動ディープラーニング環境構築]
(https://qiita.com/aiiika/items/5bf3c30114491cb7742f)
Macで使われるマルチブートローダーが高性能なので、
rEFIndを推奨しておきます。
UEFIのWindows10とDualBootがうまく行かない方、OSのインストールは完了したのにブートローダーがうまく入らない方にはたいへん良いツールです。
http://www.rodsbooks.com/refind/getting.html

グラフィカルログイン

まず最初に、Terminalを起動します。


Terminalが出たら、$ から始まります。
これはユーザーモードで通常は$ユーザーモードを使います。
システムに変更を加える場合はsu(SuperUser)（WindowsではAministrartor)にならなければ出来ませんので、
$ sudo su としてルート権限で作業します。
パスワード：　を求められますが、ルート権限が取れると
'#' から始まるようになります。ユーザーに戻るには# exitします。
一般的には$ sudo 命令として間違ってシステムを変更しないようにします。
ネットワークに接続します。
有線　そのまま
無線　有効にしてアクセスポイントを選択

ネットワーク接続後最初に必要になるのはデータベースのupdateです。

$ sudo update

このままでは、パッケージはupdateされません。
しかしパッケージupdateはたいへん時間がかかりますので、時間がある時に実行します。
ここでは先に日本語エンジンfcitxを追加しておきます（好みの問題です）。

$ sudo apt install fcitx-mozc

###ディープラーニング環境のインストール
Python3.6 はUbuntu18.04LTSには最初からインストールされています。
DeepLearningに必要なライブラリーをインストールするのにpipを使いますので、まずこれをUbuntuにインストールします。

$ sudo apt install pyhton3-pip

つぎにpipをupdate しておきます。

S sudo pip3 install –upgrade pip

ここからは使用するDeepLearning用ライブラリーをどんどんインストールしていきます。
tensorflowは、そのままですとバージョン2.0がインストールされますので、1.14を指定しておきます。
tensorflowは2019/12/02現在、python3.6まででないとインストールできません。

$ sudo pip install jupyter
$ sudo install tensorflow==1.14
$ sudo install keras
$ sudo install matplotlib
$ sudo install pandas
$ sudo install sklearn
$ sudo install pillow

必要なライブラリーが分かっていれば、この時点でインストールしておきます。

###時間の調整
WindowsとDualBootにした場合は、よく９時間時間がずれる問題が発生します。
WindowsはRTCを使っていますので、ubuntuもそれに合わせておきます。

sudo timedatectl set-local-rtc true