#本記事の概要
まっっっっっったくと言っていいほどPCの知識がない学生が，TSUBAME3.0と格闘した記録．
もし似たような境遇の学生がいたら，参考にしてくれることを祈って更新していきたい．
なお，最も参考にすべきは公式の使い方ガイドや利用の手引きです．

#基本的な使い方（2021/09/15）
##SSHの設定

自分のPCのホームディレクトリ直下に.sshディレクトリがあることを確認．なければ作る．（~/.sshという位置になるように．）

その後，ssh-keygenコマンドでrsa形式の鍵を作成する．

keygen

#rsa形式で"tsubame_rsa"という名前を指定して鍵のペアを作る
ssh-keygen -t rsa -f tsubame_rsa

パスワードは好きなようにつけておk．なくても可（エンター連打してるとパスなしになる）．
これで鍵ができた．.sshディレクトリ内にtsubame_rsaとtsubame_rsa.pubがあることを確認．

tsubameポータルを開き，「SSH公開鍵の登録」からファイルの中身のコピペまたはファイルアップロードによって公開鍵（.pubがついてる方）を登録する．

これで繋げるようにはもうなっているが，もっとラクにsshする方法が以下．

.ssh内部にconfigファイル（拡張子なし）を作る
config内を次のように書き換える

config

Host tsubame                #ログインに使うショートカット．任意でいいが，長くしすぎずわかりやすいものが吉
    Hostname login.t3.gsic.titech.ac.jp
    User 01B34567      #学籍番号
    TCPKeepAlive yes
    ServerAliveInterval 120
    ServerAliveCountMax 30
    ForwardX11 yes          #Xquarzを使いたい場合は書く．ローカル側にもインストールが必要で，まだだとエラーが出るので，この行は基本なくていいかも．
    IdentityFile ~/.ssh/tsubame_rsa     #秘密鍵の絶対パス

以上の操作により，たった10文字程度でsshログインが可能に！
ログインコマンドは以下．

ssh

ssh tsubame      #"tsubame"の部分は，configファイル中のHostで指定した文字列

##ジョブの投げかた
大きく2通りの方法がある．

###ログインノードからジョブを投げる
まずジョブスクリプトを書く必要がある．雛形はこんな感じ

bash（#!/bin/bash）
ジョブ名をGaussian_jobに指定（#$ -N Gaussian_job）
h_nodeを1つ（#$ -l h_node=1）
1時間（#$ -l h_rt=1:0:0）
Gaussianモジュールをロード（module load gaussian16/B01）
Gaussianでfilename.comを実行（g16 filename.com）

のスクリプト例

batch

#!/bin/bash
#$ -cwd
#$ -N Gaussian_job
#$ -l h_node=1
#$ -l h_rt=1:0:0
#$ -V

. /etc/profile.d/modules.sh
module load gaussian16/B01

g16 filename.com

このスクリプトのファイル名を"sample.sh"として保存したあとは，以下のワンライナーでお手軽にジョブが投げられる．

sample_groupグループから（-g sample_group）実行する例

qsub

qsub -g sample_group sample.sh

###計算ノードに入って直接コマンドで実行する

sample_groupグループから（-g sample_group）,
q_coreを1つ（-l q_core=1），
10分間（-l h_rt=0:10:0）

で計算ノードを利用する場合のコマンド例

qrsh

qrsh -g sample_group -l q_core=1 -l h_rt=0:10:0

これで計算ノードに入った後は，ローカルマシンと同じように動かしていける

##投げたジョブのあれこれ
・投げたジョブの状態を確認
以下のコマンドでジョブの状態を確認できる．

qstat

qstat

何も表示されない場合は，ジョブが終了している．カレントディレクトリに標準出力である(指定したジョブ名).o(ジョブID)ファイルと，標準エラー出力である(指定したジョブ名).o(ジョブID)ファイルができている．

・投げたジョブを削除
上記のqstatで消したいジョブのIDを確認したあと，以下のコマンドで消せる．

qdel

qdel 消したいジョブのID

・終了したジョブの終了理由を確認

qacct

qacct -j 確認したいジョブのID

詳しくはここを参照．

##基本のモジュールのロードの仕方
coming soon

##ファイルのやり取り

scpを使うのが楽そう．
sshでログイン用のショートカットコマンドを設定しているのなら，以下のように送受信可能．
ちなみに操作はローカルのターミナルでやるよ

ローカルマシン→リモート

configでtsubameというのを登録してありssh tsubameとすればログインできるようにしてあり
ローカルマシンのカレントディレクトリにあるtest.pyを
リモートマシンのホームディレクトリに移動したい
場合のワンライナーが以下．

scp1

scp test.py tsubame:~/

リモートマシン→ローカル

configでtsubameというのを登録してありssh tsubameとすればログインできるようにしてあり
リモートマシンの~/hoge/fuga/以下にあるbar.pyを
ローカルマシンのカレントディレクトリに移動したい
場合のワンライナーが以下．

scp2

scp tsubame:~/hoge/fuga/bar.py ./

#以下，さらに必要になった情報を追記していく部分

Anacondaを使う（2021/09/15）

このサイトを参考にしたのでこっちを読むことをお勧めするが，本記事は自分用の備忘録として書き留めておく．本記事のURLだと2021.5バージョンが入ることになる．

以下のコマンドを打ち込んでいき，インストールが完了したら一度TSUBAMEからログアウトし，再度入ればConda環境の出来上がり．

anaconda

mkdir anaconda-install
cd anaconda-install
curl -O https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
chmod +x Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
./Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

###Anacondaの基礎コマンド

conda環境の一覧を表示
conda info -e
作成済みのconda環境に入る
source activate 環境名またはconda activate 環境名
現在の環境に入っているライブラリの確認
確認したい環境中でconda list，または任意の環境中でconda list -n 環境名
特定のライブラリを検索したい場合はconda list　ライブラリ名（部分一致でも可）
新しいライブラリのインストール
まずはconda search ライブラリ名でAnaconda上に対応するライブラリのバージョンがあるか確認．
現在入っているpythonとの互換性があるバージョンを確認し，conda install ライブラリ名=バージョンでインストール
作成した環境の削除
conda remove -n myenv --allでmyenv環境を削除できる．

###qsubするときに自前のConda環境のパッケージを利用して欲しい
投げるスクリプトに以下のように書き足せばおk

my_env環境でsample.pyを実行したい場合，例えばこんな感じのスクリプト

script

#!/bin/bash
#$ -cwd
#$ -N Sample
#$ -l f_node=1
#$ -l h_rt=0:10:0
#$ -V


. /etc/profile.d/modules.sh
module load cuda/11.2.146 cudnn/8.1

source  ~/.bashrc　　　　　　　　　　　　　　##ここと　
conda activate my_env   ##ここでConda環境を立ち上げる
export PYTHONPATH="/hoge/fuga:$PYTHONPATH" ##ここは本サブセクションとは関係ないが，sample.py内でインポートしたいモジュールに自分で作ったものがある場合，ここでパスを通してやらないと死ぬ

python3 ./sample.py

###RDKitを入れたい（2021/09/15）
RDKitを入れた環境を作りたい．ていうかそのためにanaconda入れた．
というわけで環境の作り方の紹介．
python3.7でRDKitを入れた環境’myenv’を作るコマンドは以下．

make_env

conda create -n myenv python=3.7
conda activate myenv
conda install -c rdkit rdkit -y

###xgboostとやらの古いバージョンを入れたい（2021/09/16）
再現したいGithubコードの環境に合わせるべく，xgboost1.0.2とやらを入れてみようとなったのだが，python3.7.11環境下（上の手順で作ったもの）でconda search xgboostしてみたら

search

(myenv) hogehoge@login0:~> conda search xgboost
Loading channels: done
# Name                       Version           Build  Channel             
xgboost                        1.3.3  py36h06a4308_0  pkgs/main           
xgboost                        1.3.3  py37h06a4308_0  pkgs/main           
xgboost                        1.3.3  py38h06a4308_0  pkgs/main           
xgboost                        1.3.3  py39h06a4308_0  pkgs/main

あれっっ欲しいバージョンがないぞ．．．．．．．．

となってしまったので，ググった結果このコマンドで解決しました↓

installxgboost

conda install -c conda-forge py-xgboost=1.0.2

何が何だかわからないおまじないがついているけど，上手いことはいったっぽいので，ヨシ！

(2021/09/22 追記)
-cオプションはチャンネルを指定してインストールするためのものだそう．今回ならconda-forgeチャンネルで用意されているパッケージを使ってインストールさせてもらっているようだ．ありがたや〜

###tensorflow-gpu2.5.0を入れたい（2021/09/21）
これは解決しているのかわからないので真似するのは非推奨．

普通にconda installでどうにかなるかと思いきや，目的のバージョンがなくてpipすることに．
実行したのは以下．tensorflow-gpuの2.5.0が欲しかっただけなのだが，誤ってtensorfloeの2.5.0を初手でインストールするアホさ加減．多分いらない工程．（何が違うのかよくわかってない顔）

install_tensorflow-gpu

pip install tensorflow==2.5.0
pip install tensorflow-gpu==2.5.0

これでうまく入ったんじゃないかなあ．結果は以下の通り

list

$ conda list tensorflow
# packages in environment at hoge
#
# Name                    Version                   Build  Channel
tensorflow                2.5.0                    pypi_0    pypi
tensorflow-estimator      2.5.0                    pypi_0    pypi
tensorflow-gpu            2.5.0                    pypi_0    pypi

まあうまくいったと思いたいですね．
anacondaで全部インストールできると思ってたのでpipのお世話になると思ってなかった．パスとかうまく通ってるんだろうか...