機械学習の環境構築

環境概要

• Ubuntu 20.04 LTS Server
• Python 3.8.5
• pip3 20.0.2
• pandas 1.2.4
• TensorFlow 2.5.0
• scikit-learn 0.24.2
• CUDA 11.3.0
• jupyter-notebook 6.4.0

Pythonライブラリのインストール

Ubuntu 20.04では，デフォルトでPython3.8.5がインストールされているので，Pythonのインストールは省略．

必要なPythonライブラリを順にインストールします．

$ sudo su
# apt-get update
# apt-get install python3-pip
# pip3 install tensorflow
# pip3 install pandas
# pip3 install scikit-learn
# pip3 install seaborn
# pip3 install notebook
# exit

jupyter notebookはデフォルトでは，localからしか接続できないので，
設定ファイルを作成し情報を追記します．
(0.0.0.0はすべてアクセスを許可する設定のため，セキュリティには，注意が必要)

$ jupyter notebook --generate-config
$ sed -i "$ a c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'" ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

CUDAのインストール

GPU環境のため
CUDAのインストール

# sudo ubuntu-drivers autoinstall
# wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
# mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
# apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
# add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /"
# apt-get update
# apt-get -y install cuda
# echo "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64 /" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-ml.list
# sudo apt update
# sudo apt install libcudnn8-dev
# reboot

CUDAがすでにインストールされているなどでうまくいかない場合は先にアンインストールしておく

# apt-get --purge remove nvidia-*
# apt-get --purge remove cuda-*

.py

import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()

GPU環境が動作しているかチェック