ノートPCデュアルブート
PS42が上手くいくならP65でも上手くいくはず？
Keyword: MSI P65-8RE-015JP、Dual Boot、Ubuntu18.04、Windows10
前回Pyゼミ0.03でMSI社のノートPC PS42のデュアルブートインストール記を書きました。
当初Ubuntu16.04でかなり苦戦しましたが，
Ubuntu18.04に変えるとかなりあっさりとインストールできたので，今回は上位機種のP65-8RE-015JPにトライしました。
P65-8RE-015JPのスペック
- CPU Core i7 8750H 2.2GHz/6コア
- Memory 16GB
- SSD 512GB
- GPU GeForce GTX 1060 Max-Q Design
- Weight 1.88㎏
前回PS42のマニュアルはできているので，この通り作業すればいいよと学生への課題として与えました。
しかし。。。
Ubuntu18.04がインストールできない
これまで何度かインストールに使ってきたインストール用USBでUbuntu18.04が上手く起動しません。
BIOSの設定を確認しながら何度か挑戦してもだめ。。。
18.04はあっさりあきらめてUbuntu16.04をインストールすることに変更。
週末の土曜日の午後。
PS42の上位機種なのに18.04がインストールできないことに違和感を持ちながら作業へ。
16.04のインストールが終了し，いつの持て順でCUIモードに移行してNVIDIAのドライバーのインストールへ
しかし，今度はまったくドライバーがインストールできない状況に。。。
何度か試している途中に，”do-release-upgrade”を使ってアップグレードするようにメッセージが表示されていることに気づきました。
ここで転機が。。。
これしかないね。
もう手がないな。
do-release-upgradeやってみようかということでメッセージの指示に従い。まず，Ubuntu16.04のアップグレードとアップデートを実行。
$ sudo apt upgrade
$ sudo apt update
次に，Ubuntu18.04へのアップグレードを実行。
$ sudo do-release-upgrade
約1時間弱かかってダウンロード，途中すべてyesと入力。
その後，文字バケバケの何かを選択する画面が表示され，とりあえず選択されているディフォルトで続行。
（続行かどうかも文字が化けてて分からない）
とりあえず順調に進んでいるようなので，既に4時間以上だったので放置して帰ることに。
上手くいってる。
月曜日の朝。
P65の真っ黒な画面の最後に[y/n]と評されている。
何も考えずにyと入力。
再起動がはじまり，Ubuntu18.04起動完了。
土曜の作業はまったく上手くいっていないかったのでダメかもともっていましたが，インストールされていました。
よかった，よっかた。
残作業を無事終了
PS42へのUbuntu18.04のインストールに従い以下の作業を行いました。
参照：Pyゼミ0.03
１）NVIDIAドライバーのインストール
①CUIモードで作業するため，ランレベルを3に設定します。
$ sudo telinit 3
②Ctl + Alt + F1 でCUIモードに移行します。
③とりあえずアップデートを行います。
$ sudo apt-get upgrade$ sudo apt-get update
④レポジトリの追加をします。
$ sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa -y$ sudo apt-get update
⑤インストール可能なNVIDIAドライバの一覧を検索します。
$ apt-cache search "^nvidia-[0-9]{3}$"⑥一覧の中から最新のドライバ「nvidia-390」を選び，インストールします。
$ sudo apt-get install -y nvidia-390⑦インストールにしばらく時間がかかります。インストール終了後、再起動します。
$ reboot⑧再起動後，ターミナルで次のコマンドを入力してNVIDIAのドライバーが正しくインストールされたことを確認します。
「GeForce GTX 106...」と表示され、GPUを認識していることが確認できます。
$ nvidia-smi
Tue Jun 18 16:42:35 2019
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 390.116 Driver Version: 390.116 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce GTX 106... Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A |
| N/A 47C P3 17W / N/A | 218MiB / 6078MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 1393 G /usr/lib/xorg/Xorg 121MiB |
| 0 1600 G /usr/bin/gnome-shell 95MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
２）CUDAのインストール
①CUDA9.1をインストールします。
$ sudo apt install nvidia-cuda-toolkit nvidia-driver-390②再起動後にCUDAが認識されているか確認します。
$ nvcc –Vnvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation>
Built on Fri_Nov__3_21:07:56_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.1, V9.1.85
３）cuDNNのインストール
NVIDIAからcudnnのファイルをダウンローします。ファイル名：cudnn-9.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz
①Ubuntuのホームディレクトリにファイルを置き，解凍します。cudaディレクトリが作成されます。
$ tar -zxf cudnn-9.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz②cudaディレクトリに移動し，ファイルを所定の場所にコピーします。
$ cd cuda$ sudo cp lib64/libcudnn* /usr/lib/cuda/lib64/
$ sudo cp include/cudnn.h /usr/lib/cuda/include/
③~/.bashrcファイルをテキストエディタで開き，最後の行に下記の内容を追加します。
$ gedit ~/.bashrcファイルの最後の行に次の2行を追加します。
# cuDNN
export PATH=/usr/lib/cuda/bin:${PATH}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/cuda/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}
４）Ancondaのインストール
Anaconda DistributionからLinuxのPython3.Xをダウンロードします。ファイル名：Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
①Anacondaをインストールします。
$ bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh※インストール中すべてyesと入力
②pythonを起動して確認します。PythonとAnacondaのバージョンが表示されます。
$ pythonPython 3.6.1 |Anaconda 4.4.0 (64-bit)| (default, May 11 2017, 13:09:58)
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
５）Chainerのインストール
①CUDA9.1用のcupyのインストールします。
$ pip install cupy-cuda91②chainerをインストールします
$ pip install chainer③Pythonを起動して，Chainerとcupyが正しくインストールされたことを確認します。
$ pythonPython 3.7.3 (default, Mar 27 2019, 22:11:17)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import chainer
>>> chainer.__version__
'5.4.0'
>>>
>>> import cupy
>>> cupy.__version__
'6.0.0'
６）Opencvのインストール
①pipのアップグレードとOpencvのインストールを行います。
$ pip install –upgrade pip$ pip install opencv-python
②Pythonを起動し，Opnecvのバージョンを確認します。
$ pythonPython 3.7.3 (default, Mar 27 2019, 22:11:17)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'4.1.0'
７）Pydicomのインストール
①pipでpydicomをインストールします。
$ pip install pydicom②Pythonを起動してpydicomのバージョンを確認します。
$ pythonPython 3.7.3 (default, Mar 27 2019, 22:11:17)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import pydicom
>>> pydicom.__version__
'1.2.2'
８）DICOM Tool kitのインストール
①DICOM Tool Kitをインストールします。
$ sudo apt install dcmtk②インストールを確認します。
・DICOM画像の解凍を行うdcmdjpegコマンドのバージョンを確認します。$ dcmdjpeg --version
$dcmtk: dcmdjpeg v3.6.2 2017-07-14 $
dcmdjpeg: Decode JPEG-compressed DICOM file
Host type: Debian
Character encoding: UTF-8
External libraries used:
- ZLIB, Version 1.2.11
- IJG, Version 6b 27-Mar-1998 (modified)
ということで無事終了。
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