主に未来の自分に向けたログだが、誰かの参考になるかもしれないので。

Windowsとのデュアルブート

すでにWindows10とUbuntu 18.04をデュアルブートしている。ストレージ (SSD) は2台あり、それぞれにWidowsとUbuntuを独立してインストールしているつもりだった。なお、Windows 10でUbuntu GRUBブートローダーの削除方法 UEFI／レガシーBIOS | 俺の開発研究所を参考にBIOSモードを確認したところ、BIOSモードはUEFI（パーティションはGPT）だった。セットアップ前のパーティション構成は次の通り。

ストレージ1
- Windows10 本体
- EFIパーティション
  - Windows10のOSローダー
  - Ubuntu 18.04のOSローダー
ストレージ2
- Ubuntu 18.04 本体

この構成だと、ストレージ1（のEFIパーティション）が無いと、ストレージ2のUbuntuを立ち上げられない。Windows PCに安定したネイティブLinux環境を構築する方法によると、ストレージごとに完全に独立してOSをインストールした方が、OSのアップデートで環境が破壊されるリスクが少ないとのこと。この状態を目指す。

Ubuntuインストール

メディアの作成

WindowsにてUbuntu Desktop 日本語 Remixのダウンロード | Ubuntu Japanese Team から日本語 Remix をダウンロード。通常版をダウンロードする案もあったが「オリジナル版からの変更点」に納得してこちらに。Rufus でUSBメモリに書き込む。

インストール

USBメモリから起動。「インストールの種類」では「それ以外」を選択してパーティションを設定する。このとき、**ストレージ2にもEFIパーティションを作成することに注意。**このEFIパーティションを用意しておかないと、「ブートローダをインストールするデバイス」でストレージ2を選んだとしても、ストレージ1のEFIパーティションにOSローダーが書き込まれてしまう。

GRUBブートローダーの削除

Windows 10でUbuntu GRUBブートローダーの削除方法 UEFI／レガシーBIOS | 俺の開発研究所を参考に、ストレージ1のEFIパーティションからUbuntu 18.04のローダーを削除する。

最終的なパーティションの構成

結果として、以下のような構成になる。

ストレージ1
- Windows10 本体
- EFIパーティション
  - Windows10のOSローダー
ストレージ2
- Ubuntu 20.04 本体
- EFIパーティション
  - Ubuntu 20.04のOSローダー

これにより、ストレージ1からブートすればWindowsが、ストレージ2からブートすればUbuntuが立ち上がる。かつ、片方のOSをアップデートしても、もう片方への影響は小さくなる（はず）。怖いならストレージを抜いてアップデートすればよい。

USBの無線LANアダプタ

Archer T2U Nano というUSBの無線LANアダプタを使っているが、Ubuntuにはドライバーが付属していない。したがって、これを自前でビルドする必要がある。しかしながらビルドしようにもgccやmakeなどがインストールされていない。もちろんインターネットにも繋がらない。さあ困った。

USBメディアからパッケージのインストール

なんと有り難いことに、インストールメディアに入っているのだ。これをマウントしてaptのリポジトリとして見に行けるようにすればいい。

sudo mkdir /media/usb-drive
sudo mount /dev/sdd1 /media/usb-drive/  # 自分のPCでは/dev/sdd1がUSBメディアだった

sudo vi /etc/apt/sources.list
#末尾に以下を追加して保存する
#deb file:/media/usb-drive focal main restricted

sudo apt update
sudo apt install build-essential dkms

sudo umount /media/usb-drive/
sudo rm -r /media/usb-drive
sudo vi /etc/apt/sources.list  # 先程追加した行を消すなりコメントアウトするなり

参考

ドライバのビルドとインストール

aircrack-ng/rtl8812au: RTL8812AU/21AU and RTL8814AU driver with monitor mode and frame injection から zip でソースコードをダウンロードし、USBメモリ経由で運ぶ。適当なディレクトリにzipを展開する。

cd rtl8812au-5.6.4.2
sudo make dkms_install  # ビルドも兼ねている

再起動すると、WiFiが使えるようになっている。

何はともあれアップデート

sudo apt update && apt upgrade -y && apt autoremove -y

ディレクトリ名を英語にする

LANG=C xdg-user-dirs-gtk-update

参考

「デスクトップ」等のディレクトリ名を英語にする - Qiita

Mozcの設定

Ctrl-jで日本語入力をトグルしたい。「ことえり」をベースに以下を追加。

直接入力, Ctrl-j: IMEを有効化
入力文字なし, Ctrl-j: IMEを無効化

Firefox

Gesturefy

ジェスチャーの設定はjsonでエクスポートできる。バックアップしておいたものを復元する。

uBlock origin

豆腐フィルタ (tofukko/filter)

フォント

miiton/Cica: プログラミング用日本語等幅フォント Cica(シカ)
- ターミナルに使う

Dock

sudo apt install gnome-tweak-tool

以下のテーマとアイコンを入れる。

jnsh/arc-theme: A flat theme with transparent elements (actively maintained fork)
- sudo apt install arc-theme で入る
PapirusDevelopmentTeam/papirus-icon-theme: Papirus icon theme for Linux
- sudo add-apt-repository ppa:papirus/papirus の後で sudo apt install papirus-icon-theme

gnome-tweak-tool を起動し、Keyboard & Mouse → Emacs InputをOn.

GitHub

ssh-keygen -t ed25519 -C "自分のメールアドレス"
ssh-add ~/.ssh/id_ed25519

GitHubのSettings → SSH and GPG keysにて、~/.ssh/id_ed25519.pubの内容を登録する。以下で疎通確認できる。

ssh -T git@github.com

参考

Generating a new SSH key and adding it to the ssh-agent - GitHub Docs

linuxbrew

sudo apt install curl git
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

参考

Homebrew on Linux — Homebrew Documentation

zshとterminator（ターミナルエミュレータ）

brew install zsh
sudo apt install terminator

設定ファイルの復元

自分のリポジトリから設定ファイル (dotfiles) を復元する。

Emacs

aptから26.3が入る。やや古いけどまあいいか。

sudo apt install emacs

Python

pyenv

pyenv/pyenv: Simple Python version management

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

pyenv install -l | grep 3.9
pyenv install 3.9.9
pyenv global 3.9.9

poetry

Introduction | master | Documentation | Poetry - Python dependency management and packaging made easy

curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
# インストール後、$HOME/.local/bin をパスに追加しておく

PyCharm

Toolbox App経由で入れる

JetBrains製のIDEをまとめて管理できるToolbox Appが提供されており、このアプリ経由で入れるのが良い。

JetBrains Toolbox App：ツールを簡単に管理からtar.gzをダウンロードする。

sudo tar -xzf ~/Downloads/jetbrains-toolbox-1.22.10970.tar.gz -C /opt
sudo ln -s /opt/jetbrains-toolbox-1.22.10970/jetbrains-toolbox /usr/local/bin
jetbrains-toolbox

GUIが開くので、"PyCharm Professional"をインストールする。Dockには自動的にアイコンが追加される。

Toolbox Appの右上の歯車？アイコンからSettingsを開く。Generate shell scriptsをONにする。Shell scripts locationにパスが通っている適当なディレクトリを入力する（例えば~/.local/bin）。

さらに、Toolbox内のPyCharmのSettingsを開き（上記はToolbox自体の設定であり、これとは別物であることに注意）、Shell script nameのpycharmをcharmに変更する。※MacOSにインストールしたPyCharmとの一貫性を取るため

参考

Install PyCharm | PyCharm

PyCharm単体で入れる場合

こちらの場合、インストールディレクトリである/opt以下の権限の都合上、アップデートが正常にできないリスクがある（2021.3.1→2021.3.2のアップデートで確認）。

Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains からダウンロードする。

sudo tar xzf Downloads/pycharm-professional-2021.3.1.tar.gz -C /opt
/opt/pycharm-2021.3.1/bin/pycharm.sh

Tools→
- Create command-line Launcher...: コマンドラインから呼べるようにする
- Create Desktop Entry...: Dockに登録できるようにする

CUDA

どうせ nvidia-docker で動かすと思うのだが、念のため生でも動くようにしておく。

バージョンの選定

ソースからのビルド | TensorFlow を参考にする。2022/01/08 では以下の組み合わせが最新だった。

tensorflow-2.6.0
GCC 7.3.1
- gcc -v によると gcc version 9.3.0 (Ubuntu 9.3.0-17ubuntu1~20.04) らしいが、気にせず進める
cuDNN: 8.1
CUDA: 11.2

nouveauの停止

sudo touch /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf
# ファイルの中身は以下のようにする
#blacklist nouveau
#options nouveau modset=0
sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf
# 設定を有効にする
sudo update-initramfs -u

参考

DockerでのディープラーニングGPU学習環境構築方法 - Qiita

バージョンの固定

うっかりアップグレードされてしまうと困るので、バージョンを固定する。

sudo vi /etc/apt/preferences.d/cuda-11-2-pin-700

Package: cuda
Pin: version 11.2*
Pin-Priority: 700

Package: libcudnn*
Pin: version 8.1*+cuda11.2
Pin-Priority: 700

参考

UbuntuにCUDA10.0+cuDNNを導入してaptのPinでマイナーアップデートに追従させた - Qiita

CUDA Toolkit & cuDNN

Select Target Platformで以下のように設定し、出てきた指示に従ってコマンドを実行する。

Operating System: Linux
Architecture: x86_64
Distribution: Ubuntu
Version: 20.04
Installer Type: deb (network)
- 正直どれがいいのか分からない。どうせaptで入れる際にダウンロードするだろうからこれにした

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /"

sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda libcudnn-8-dev

グラフィックボードのドライバはツールキットに付いてくるので、別途インストールする必要なし。再起動して nvidia-smi でドライバがインストールされていることを確認する。

動作確認

初心者のための TensorFlow 2.0 入門 | TensorFlow Core のサンプルコードを動かす。

pip install tensorflow==2.6.0
vi tensorflow_sample.py
python tensorflow_sample.py

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)

なお、kerasを2.6.0にダウングレードしないと、実行時に AlreadyExistsError 例外が上がってしまう。以下のissueが詳しい。

AlreadyExistsError: Another metric with the same name already exists · Issue #51592 · tensorflow/tensorflow

Docker / nvidia-docker

Installation Guide — NVIDIA Cloud Native Technologies documentation

curl https://get.docker.com | sh \
  && sudo systemctl --now enable docker

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
   && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \
   && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker
# 動作確認
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

参考

一通り作業した後で見つけた。cuda-drivers パッケージでインストールする場合は、手動で nouveau をブラックリストに追加する必要がないとのこと。

NVIDIA Docker って今どうなってるの？ (20.09 版) | by Kuninobu Sasaki | NVIDIA Japan | Medium

VSCode

Download Visual Studio Code - Mac, Linux, Windows からdebをダウンロードする。その後aptで入れる。

sudo apt install ~/Downloads/code_1.63.2-1639562499_amd64.deb

Slack

Linux | ダウンロード | Slack からdebファイルをダウンロードする。

sudo apt install ./Downloads/slack-desktop-4.23.0-amd64.deb

Ubuntu 20.04 LTS セットアップログ（主に自分用）