Galleria (Ryzen7 + RTX3080) を Ubuntu 18.04 で setup（OLD)

#7_DataAnalysis #DeepLabCut #Python #Ubuntu #PCsettings #Suite2p

Aim

GPU マシン用に Galleria を購入したので，Windows を消去して，Ubuntu でセットアップしてみる

Ubuntu 18.04 の liveUSB を作成して，挿しとく．

NVIDIA driver を入れるために，secure boot を切る

F2 押しながら（ガレリアの場合），BIOS 起動．BIOS 画面で secure boot を off

Ubuntu は最小インストールでいらないものは入れない構成にしてみる．

オートログイン ON，リモートで再起動したりした時に ssh, 画面共有できるように

とりあえずネットワーク，初期設定，画面共有できるまでは，ローカルで作業が必要

DHCP なしで固定にするのでネットワークの変更

サブネットマスク:

ゲートウェイ:

DNS:

画面共有

sudo apt install vinoで画面共有機能を on

設定→共有を ON にして画面共有をアクティブにする．

gsettings set org.gnome.Vino require-encryption false 参照:

ssh

sudo apt install openssh-server

設定→共有で，リモートログインがオンになっていることを確認．

ホームフォルダを英語化

GUI 出るので，画面共有か，local でやる

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

ssh-key の設定　参考:

ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "kassailattice628@gmail.com"

保存場所はそのまま，パスフレーズは bmk*****ssh

クライアント側で作成した key をサーバに渡す．(MBP16→PC3)

下の scp は使わない ssh-copy-id にする．

code:sh

scp -P 22 ~/.ssh/id_rsa.pub lattice@10.238.1.224:~/.ssh/authorized_keys

#クライアント側（Mac) で

chmod 700 ~/.ssh

#サーバー側（Ubuntu) de

chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

毎回 ssh user@IP 打つのは面倒なので短い名前で登録（Mac 側）．以下を追記（@PC3 で接続）

code:~/.ssh/config

Host PC3

HostName PC3-lattice.local

User lattice

IdentityFile ~/.ssh/id_rsa

Port 22

TCPKeepAlive yes

IdentitiesOnly yes

sudo apt install git

sudo apt install mosh

sudo apt install tmux とりあえず，初期設定はこれだけ

code:~/.tmux.conf

# ステータスバーをトップに配置する

set-option -g status-position top

# shell をzsh にする

set-option -g default-shell /usr/bin/zsh

# 256 色表示

set-option -g default-terminal screen-256color

set -g terminal-overrides 'xterm:colors=256'

sudo apt install zsh #初期起動時の時に 2 を選んで，.zshrc を自動生成

Anaconda 3

サイトから Linux 用の Installer をダウンロード

wget URL か直接ダウンロードして

bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86-64.shみたいな感じ．

conda init しますか？で yes にしておく．

NVIDIA driver 変更

ubuntu-drivers devices で推奨ドライバ出てくるので，もうそれを入れた．．．

sudo apt install nvidia-dirver-455

これで cuda 11.1 も合わせて入る．

再起動すると nvidia-smi で状況が確認できる．

cuDNNは cuda 11.1 に合わせて Download cuDNN v8.0.5 (November 9th, 2020), for CUDA 11.1 を選択

cuDN Runtime Library for Ubuntu 18.04 x86_64 Deb をダウンロード

sudo dpkg -i libcudnn8_8.o****.deb でインストール

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cuda 11 はだめか？

cuda10.1 にするために，

DLC

code:DeepLabCut_環境設定.sh

conda create -n DLC python=3.6 " #DLC 環境の作成

mkdir ~/Documents/DLC

pip install deeplabcut

# pip install wxpython はうまくいかないので

#サイトから，ビルド済みの物を選んで pip でいれる． "python3.6 用のものを選んだ"

#https://extras.wxpython.org/wxPython4/extras/ → linux → 18.0.4 → gtk3 から#4.11 だと動かなかった

#pip install https://extras.wxpython.org/wxPython4/extras/linux/gtk3/ubuntu-18.04/wxPython-4.1.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

pip install https://extras.wxpython.org/wxPython4/extras/linux/gtk3/ubuntu-18.04/wxPython-4.0.7.post2-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

pip intall tensorflow==1.14

# pip install tensorflow-gpu==1.15

#ここで python 環境で

#> import deeplabcut とすると

#libSDL2-2.0.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory なエラーが出るので

#sudo apt install libsdl2-net-2.0-0

#libSDL-1.2.so.0: cannot open~ と出るので

sudo apt install libsd1.2debian

suite2p

code:Suite2p_環境設定.sh

git clone https://github.com/MouseLand/suite2p.git

cd path/to/suite2p/

conda env create -f environmet.yml #conda に suite2p という env ができる．

#conda activate suite2p で環境設定．

#suite2p の update は普通に pip で

pip isntall -U suite2p

Remarks

Date :2020/8/27

Modified Date :2020/8/31

Author :lattice.icon