Ubuntu18.04LTSをインストール。isoイメージをダウンロードしてからインストールDVDを作成して使用しました。インストール時は下記サイトを参考にさせてもらいました。ライブUSBを用いたインストールの説明ですがDVDでもほぼ一緒です。ありがとうございました。
Ubuntu 18.04 LTSインストールガイド【スクリーンショットつき解説】
Ubuntu 18.04 LTSのインストール直後にやっておきたいことまとめ
端末を開き、実行環境を整備する。
$sudo apt install -y build-essential $sudo apt install -y libsm6 $sudo apt install -y libxrender1 $sudo apt install git
pythonのバージョン管理をしてくれるpyenvをインストールする。
$git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv homeディレクトリ直下にある.bashrcにpyenvの環境設定を追記したあと、sourceコマンドで設定を反映させる。 echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc
次に、NumpyやScipyなどデータ分析に必要な外部ライブラリが含まれているAnacondaをインストールしてPython3環境を構築する。
pyenvでインストール可能はanaconda3の最新版を確認。
$pyenv install -l | grep anaconda
pyenvでAnaconda3をインストール後、rehashで情報を更新する。
$pyenv install anaconda3-5.1.0 $pyenv rehash
anaconda3-5.1.0をデフォルトに設定する。
$pyenv global anaconda3-5.1.0
.bashにanaconda3-5.1.0のPathを追記しsourceコマンドで反映させる。
$echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/versions/anaconda3-5.1.0/bin/:$PATH"' >> ~/.bashrc $source ~/.bashrc
seabornをインストール。matplotlibよりきれいなグラフが描けます。
seabornのホームページ
ギャラリー
pip install seaborn
ホームディレクトリに移動してJupyterの設定を行う。
$cd $jupyter notebook --generate-config $echo "c.NotebookApp.ip = '*'" >> ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py $echo "c.NotebookApp.open_browser = False" >> ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py $echo "c.NotebookApp.port = 8888" >> ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
Jupyterの起動を確認する。下記コマンド実行後に表示されるアドレスをFirefoxのアドレスバーにコピペ＆リターンで、起動するのを確認した。
$jupyter notebook
最後にchainerをインストールした。
$pip install chainer
動作確認のためMNISTサンプルを実行してみる。
ちなみに、GPU未搭載の環境です。
$git clone https://github.com/chainer/chainer.git $cd chainer $python examples/mnist/train_mnist.py
無事、動作しました。
今回は以下の本とサイトを参考にさせてもらいました。ありがとうございました。
UbuntuServer 16.04 LTSでJupyter Notebookを使った機械学習環境を手っ取り早く作る手順 with anaconda