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R/RStudio をインストールする

Last updated at Posted at 2018-11-17

こんにちは、chlochanです。いつの日か仕事に生かせる事を目指して、休日とかにDeep Learning の勉強をしています。教科書は、以下の2つを使っています。

PythonとKerasによるディープラーニング

内容は同じで、上記のR版
RとKerasによるディープラーニング

R/RStudio をインストールして上の2つの教科書の下側の方の教科書のサンプルコードを実行します。

必要条件

CUDA 9.0 がインストールされている必要があります。

R、RStudioをインストールする

まず、VMにブラウザで接続できるように ”VMインスタンスの詳細” で以下のチェックをいれます。VMをデプロイする時のgcloudコマンドで、”--tags=http-server” のオプションをいれてあれば、すでにチェックが入っていると思います。
image.png
RとRStudioのインストール方法は以下のRStudio社のサイトのページに書いてあります。
Download RStudio Server
まずは R をインストールします。以下でインストールできます。

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install r-base r-base-dev -y
$ sudo apt-get install python-pip -y
$ sudo apt-get install python-virtualenv -y

サンプルコードを実行するためには、以下もインストールが必要でした。

$ sudo apt-get install libssl-dev libcurl4-openssl-dev -y

次に RStudioをインストールします。以下でインストールできます。 [y/N] 聞いてきたら y で答えます。バージョンは2018年11月25日現在のものです。最新のバージョンは上記のRStudio社のサイトのページで確認してください。

$ sudo apt-get install gdebi-core -y
$ wget https://download2.rstudio.org/rstudio-server-1.1.463-amd64.deb
$ sudo gdebi rstudio-server-1.1.463-amd64.deb

インストールすると、最後に自動的に rstudio-server が起動されます。また init.d あたりの初期設定もしてくれるみたいで、次回から VM を起動したら rstudio-server が最初から起動されています。次に、RStudioにログインするユーザーを追加します。(理由はわかりませんが追加したユーザーでないとRStudioにログインできませんでしたので追加します。)

$ sudo adduser <username>

インストールすると rstudio-server は起動されているので、ユーザー追加したあとで再起動する必要があります。再起動するには以下のコマンドを実行します。

$ sudo rstudio-server stop
$ sudo rstudio-server start

以下でもよいです。

$ sudo rstudio-server restart

これですでに外部から接続できる様になっています。ファイアウォールでポート8787を開けます。
http://外部IPアドレス:8787
で、手元のブラウザからアクセスすると RStudioに接続できます。RStudioのログイン画面がでたら、ログインします。追加したユーザー名でログインします。

RStudioで、Kerasをインストールする。

RStudioにログインして、サンプルコードを実行する時に必要なライブラリをまずインストールします。

install.packages("tidyverse")
install.packages("knitr")
install.packages("ggplot2")
install.packages("tidyr")
install.packages("gridExtra")
install.packages("magick")
install.packages("viridis")

次にKerasをインストールします。以下を実行します。

install.packages('devtools')
library('devtools')
devtools::install_github("rstudio/keras")
library(keras)
install_keras(tensorflow = "gpu")

上記の実行後、2018/11月時点の RStudio の Packages には、以下が表示されました。
image.png
ここまでくれば RStudio でもDeep Learning の勉強を開始できる状態になっています。教科書は以下です。
RとKerasによるディープラーニング
GitHubから上記の教科書のサンプルプログラムをダウンロードして実行します。

$ git clone https://github.com/jjallaire/deep-learning-with-r-notebooks.git

現在自分もサンプルを勉強しながら実行しています。5-3章のサンプルコードまで問題なく実行できています。

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