2020年6月19日金曜日

Ubuntuでログインループの対処法

だいたい下記で治るようです。
https://qiita.com/musaprg/items/58d9dee4ef70e3882a9d
つまりNvidiaのドライバーが変ということ。

症状としてはログイン画面が荒い解像度になっているはず。

しかし、
適切なバージョンをインストールしようとしても、
すでに適切なバージョンだったりします。

わたしの場合、440が必要で、すでに440が入っていた状態です。

そんなときは、
sudo apt install --reinstall nvidia-xxx
です。

GUIログイン画面上で、Ctrl + Alt + F1を押して仮想コンソールに入って、
sudo apt install --reinstall nvidia-440
sudo reboot
で無事に復帰しました。

2020年6月5日金曜日

UbuntuにChainerをInstallする(TitanRTX)cudaとdriver

基本的には下記の記事通りです。
https://doraemonkokoro.blogspot.com/2016/09/ubuntuchainerinstallgtx1080_5.html

しかし今はCUDAとドライバーのコンビネーションが決まっているようで、
上のようにドライバーをインストール、CUDAをインストール、という具合に順々にやると失敗します。

というわけで、CUDAだけを導入します。
以前と違ってドライバーは勝手にインストールされます。

ここへ行きCUDAをインストールします。

ボタンをポチポチ押してこんな感じに選択すると、
Installation Instructions:というテキストがでてきます。
灰色の中のテキストを忠実に実行してください。

sudo reboot
リブートして、nvidia-smiを実行して、
それなりのテーブルがでてきたらOKです。





UBUNTUでのPython2とPython3の共存と切り替えはpyenv

Python2とPython3の切り替えです。
pyenvが便利です。

gitを導入してないときは、
$ sudo apt-get install git
から。
ついでに、
$ git config --global user.name ######
$ git config --global user.email ######
も。

pyenvの導入
$ git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git ~/.pyenv

pathを通す
$ echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
$ echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
$ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
$ source ~/.bashrc

以下のようなpathを通しているひともいたけど
$ echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bash_profile
$ echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bash_profile
$ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bash_profile
$ source ~/.bash_profile

ターミナルを起動するたびに
$ source ~/.bash_profile
をやることになったので上のほうにした。

ubuntu 16.04LTSには足らないパーツがあったので
$ sudo apt-get install zlib1g-dev
$ sudo apt-get install libssl-dev

そんでもって、
$ pyenv install 3.6.7

$ pyenv versions
で、3.6.7が入っていたらOK。

$ cd
で、python3が必要なフォルダーに移動してから、
$ pyenv local 3.6.7
とすると、カレントディレクトリーだけがpython3になります。
$ pyenv versionsで確認できます。

この状態の3.6.7は、すっからかんの状態ですので、
3.6.7支配下のカレントディレクトリーで
$pip install #####
で必要なパーツを入れていきます。

python3にはデフォルトでpipが入ってます。
$ pip list
で確認。

$sudo pip install #####
は不可です。

ここでsudoをやると、
systemのpython2のpipが動いてしまいます。

これで快適なpython3ができあがり。



WindowsのWSL2は深層学習にガッツリ使える??

いろいろ検討した結果、 「WindowsのWSL2は深層学習に使える」 と、結論しましたので、ここに記録。 が、諸事情によりタイトルは??を付けました。 諸事情は最後に。 まず、 Windows及びNvidia driverはとことんアップデートする。 その後、 https://...