環境構築

2023/04/25　更新(CUDAのインストール方法を追加)

はじめに

メモ兼共有用

実行環境

windows11 + WSL2で実行
VSCode + Remote WSLが入っていることを前提
ubuntu20.04でも基本は同じ(WSL2インストールパートを飛ばしてください）

実際の使用方法

先に使い方を書いときます

# 作業するディレクトリの作成
mkdir myproject
cd myproject
# pythonのバージョンの設定
# asdf install python <使用するバージョン>
asdf local python <使用するバージョン>
# 仮想環境の作成
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
# パッケージのインストール
pip install <packagename>
# 実行
python <実行するファイル名>

WSL2のインストール

WSL2とは

WindowsでLinuxが動かせる、すごい！便利！

WSL2だと何がいいの

コマンド一つでWindows内にUbuntu環境を作成できる
デュアルブートでUbuntu入れてる場合、何かトラブった場合にCドライブを共有しているため最悪Windows側に影響与える可能性あり
windows側からエクスプローラーでファイルを見ることができるので慣れてなくても直感的
VSCodeの拡張でWSLを入れていれば簡単に操作

インストール

powershellを管理者として実行した上で

powershell

wsl --install

と打つだけ、簡単
初期設定（ユーザー名,パスワード）し終わったあと

bash

sudo apt update
sudo apt upgrade -y

を忘れずに
またwsl2のubuntuだと何も入ってないがちなので以下を実行

bash

sudo apt install \
    build-essential \
    curl \
    libbz2-dev \
    libffi-dev \
    liblzma-dev \
    libncursesw5-dev \
    libreadline-dev \
    libsqlite3-dev \
    libssl-dev \
    libxml2-dev \
    libxmlsec1-dev \
    llvm \
    make \
    tk-dev \
    wget \
    xz-utils \
    zlib1g-dev

CUDAのインストール

機械学習でGPUを用いる場合CUDAをインストールしないといけない

公式サイトに従いインストールする

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.1/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-1-local_12.1.1-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-12-1-local_12.1.1-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-1-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

インストール後にターミナルでnvidia-smiと入力してGPUの情報が出力されてればOK

シェルをzshに変更(任意)

ubuntu標準ではbashなのでzshに変更

zsh: つよい
bash: ふるい

変更

bash

chsh -s /bin/zsh

zshがない場合`apt install`する

bash

sudo apt install zsh

Python仮想環境の構築

Dockerを使うか直接仮想環境を作るかのどっちかがあるがここではDockerは説明しない

asdf(バージョン管理)

python等のバージョン管理ソフト(pyenv, ...）を管理するやつ

インストール方法は上記に書いてあるので基本はその通りに
わからない場合↓

インストール方法

2023/04/25時点でのインストール方法です
公式サイトを確認してください

git clone https://github.com/asdf-vm/asdf.git ~/.asdf --branch v0.11.3

として、~/.bashrcに以下を追加

. $HOME/.asdf/asdf.sh

追加の仕方は vi ~/.bashrcとしてvimで開く
もしくは

echo ". '$HOME/.asdf/asdf.sh'" > ~/.bashrc

zshにした場合は~/.zshrcに追加

プラグインのインストール

bash

asdf plugin-add python

指定したバージョンのpythonのインストール

asdf install python バージョンで任意のバージョンのpythonをインストール出来る

bash

asdf install python 3.9.13
asdf install python 3.8.6

グローバルでの指定

bash

asdf global python 3.9.13

とすると、ubuntu全体で指定したバージョンとなる(python -Vで確認)

あるディレクトリだけ指定したい場合（こっちをよく使う）

そのディレクトリ下で、

bash

asdf local python 3.8.6

とすると、そのディレクトリ内だけ指定したバージョンになる（便利）

venvで仮想環境の作成

ディレクトリ下で

bash

# python -m venv <仮想環境名>
python -m venv .venv

とするとディレクトリ下に.venvフォルダが作成される
基本的には仮想環境名は.venvまたはvenvが推奨

仮想環境の入り方

bash

# source <仮想環境名>/bin/activate
source .venv/bin/avtivate

とすると仮想環境内に入れて、ターミナルの表示が

(.venv)$

となる。
この中でpip installで必要なライブラリをインストールすればOK

入るのがいちいち面倒くさいが、VSCodeで一度仮想環境に入れば次回以降仮想環境が存在するディレクトリを開けば勝手に仮想環境に入る（便利）

出るときは

bash

(.venv)$ deactivate

とすればOK

最後に

poetryを使う場合はasdf plugin-add poetryでpoetryもasdfで管理可能
pytorchやtensorflowのバージョンによってはCUDAのバージョンが指定されていることがある
→Dockerを使いましょう