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Python Ubuntu プログラム

簡単!Proxy環境下でVMWareを使用しUbuntu18.04仮想マシンに機械学習の環境構築方法

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ども♪普段はシステムエンジニアをしているマコトです。

Proxy環境下でVMWareを使用しUbuntu18.04仮想マシンに機械学習の環境構築してみました。

GUIでプロキシーを設定

  1. [Show Appliation]→[Settings]アイコンをクリックしますもしくは[アプリケーションを表示する]→[設定]
  2. [Network]をクリックします。
  3. [Network Proxy]の[設定]アイコンをクリックします。
  4. [Manual]をチェックして、Proxy設定を入力後、[x]アイコンをクリックします。
  5. 入力は[Proxyサーバ名orIPアドレス][port番号]
    [Network Proxy]項目が「手動」と表記されていることを確認します。
  6. 再起動を行う。
  7. Firefoxなどを使用し、ネットワークに設定できることを確認します。

Terminalでその他のプロキシーを設定

apt-getのプロキシー設定

/etc/apt/apt.conf.d/01proxyに以下を登録します。
(viは使いづらいため、Ubuntuの標準エディタである、nanoで修正します。)

01proxyを開きます。

sudo nano /etc/apt/apt.conf.d/01proxy

01proxyに以下を記述し、登録します。

Acquire::http::proxy "http://ID:PASSWORD@proxy.〇〇.co.jp:8080/";
Acquire::https::proxy "https://ID:PASSWORD@proxy.〇〇.co.jp:8080/";
Acquire::ftp::proxy "ftp://ID:PASSWORD@proxy.〇〇.co.jp:8080/";

再起動をします。

アップデートできるようになったのでアップデートを行います。

パッケージリストの更新します。

sudo apt-get update

インストールされてるパッケージの更新します。

sudo apt-get upgrade

途中で、キーボードモデルを聞かれるので、了解を押下します。(デフォルトでOK)

インストールされてるカーネルの更新(Ubuntu)/ディストリビューションの更新(Debian)します。

sudo apt-get dist-upgrade

vimを導入

(個人的にはこのエディターが入ってないと生産性が50%は低下します。)

sudo apt-get install vim

デフォルトのエディタをvimに変更します。

sudo update-alternatives --config editor

以下のようだったら、3を選択します。

必要なファイルのインストール

sudo apt-get install git gcc make openssl libssl-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev zlib1g-dev

gitの設定を追加

ターミナルで下記コマンドをたたきます。

git config --global http.proxy http://ID:PASSWORD@proxy.〇〇.co.jp:8080
git config --global https.proxy http://ID:PASSWORD@proxy.〇〇.co.jp:8080
git config --global url."https://".insteadOf git://

これによりに以下のテキストに下記が追加されます。

ルートの場合

/root/.gitconfig

ユーザーの場合

/home/ユーザー/.gitconfig

追加されるプロキシは以下。

[http]
proxy = http://ID:PASSWORD@proxy.〇〇.co.jp:8080
[https]
proxy = http://ID:PASSWORD@proxy.〇〇.co.jp:8080
[url "https://"]
insteadOf = git://

言語サポートを更新

インストールを押します。

パスワードを聞かれるので入力します。

変更されるのを待ちます。

システム全体に適用

システム全体に適用を押します。

パスワードを入力します。

wgetにProxy設定を追加

/etc/wgetrcに接続します。

sudo vim /etc/wgetrc

一番下に以下を挿入します。

https_proxy = http://ID:PASSWORD@proxy.〇〇.co.jp:8080/
http_proxy = http://ID:PASSWORD@proxy.〇〇.co.jp:8080/
ftp_proxy = http://ID:PASSWORD@proxy.〇〇.co.jp:8080/

pipにProxy設定を追加

/etc/profile.d/proxy.shに接続します。

sudo vim /etc/profile.d/proxy.sh

# 新規作成 (プロキシサーバーを環境変数に設定)します。

MY_PROXY_URL=" http://ID:PASSWORD@proxy.〇〇.co.jp:8080/"

HTTP_PROXY=$MY_PROXY_URL
HTTPS_PROXY=$MY_PROXY_URL
FTP_PROXY=$MY_PROXY_URL
http_proxy=$MY_PROXY_URL
https_proxy=$MY_PROXY_URL
ftp_proxy=$MY_PROXY_URL

export HTTP_PROXY HTTPS_PROXY FTP_PROXY http_proxy https_proxy ftp_proxy

再起動を行います。

pyenvをgithubからインストール

pyenvをインストールします。

git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv

pyenvのPathをbashrcを介して通します。

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

Anacondaのインストール

最新のAnaconda (Python3系) のバージョンを確認します。

pyenv install -l | grep anaconda3

最新のAnaconda (ここでは3-5.2.0) をインストールし、デフォルトとして設定します。

インストール。

pyenv install anaconda3-5.2.0

デフォルトとして設定。

pyenv global anaconda3-5.2.0

activateがpyenvとanacondaでバッティングするので、pathに明示しておきます。

echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/versions/anaconda3-5.2.0/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

Pythonの環境を確認します。anacondaバージョンのPythonになっていればOK。

python --version

Pythonライブラリのインストール

以下、用途に応じて必要なPythonライブラリ (+ 本体) をインストールしていきます。

conda経由が便利なものはcondaで、それ以外はpipで行います。

諸々インストールする前に自身を更新しておきます。

conda update -y conda
pip install --upgrade pip

Jupyter Notebookをインストール

pip install jupyter

Jupyter Notebookが起動するか確認します。

jupyter notebook

深層学習ライブラリ
TensorFlow
https://www.tensorflow.org/

Googleの深層学習ライブラリ。conda経由で最新バージョンを一発でインストールします。

conda install -y -c jjhelmus tensorflow

Chainer
http://chainer.org/

PFNの深層学習ライブラリ。

pip install chainer

今回は以上です。お疲れ様でした!







お・す・す・め・!

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