Lenovo Chromebook S330というARM系のChromebookを購入したので、Linux環境にVSCodeとPython+Keras+Tensorflowを導入しました。その作業手順を解説します。
今回使用するChromebookは次の機種です。
機種名：Lenovo Chromebook S330
モニタ：14.0型フルHD液晶(TN)
CPU：MediaTek MT8173C
メモリ：4GB
ストレージ：64GB(eMMC)
今回は次のバージョンを導入しました。
Python 3.5.9
pip 20.0.2
wheel 0.33.6
setuptools 45.1.0
numpy 1.16.2
matplotlib 3.0.3
jupyter 1.0.0
scipy 1.2.0
scikit-learn 0.19.1
Pillow 5.0.0
pandas 0.24.1
numba 0.30.1
seaborn 0.9.1
statsmodels 0.10.2
tensorflow 1.4.0rc0
Keras 2.0.8
Linux環境は次の作業でインストールします。
1. 画面右下で時間表示をクリックする
2. [設定]をクリックする
3. [Linux（beta）]をクリックし、[有効にする]をクリックする
4. 画面の指示に従って設定を進める
5. 最後にターミナルウィンドウが開くので、Linuxコマンドを入力して動作確認する
cat /etc/os-releaseを実行すると、次の内容が表示されました。
PRETTY_NAME="Debian GNU/Linux 9 (stretch)"
NAME="Debian GNU/Linux"
VERSION_ID="9"
VERSION="9 (stretch)"
VERSION_CODENAME=stretch
ID=debian
HOME_URL="https://www.debian.org/"
SUPPORT_URL="https://www.debian.org/support"
BUG_REPORT_URL="https://bugs.debian.org/"
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get upgrade -y
$ sudo apt-get dist-upgrade
$ sudo apt-get autoclean
sudo apt-get update で次のようなワーニングが表示される場合があります。
W: GPG error: https://packagecloud.io/headmelted/codebuilds/debian stretch InRelease: The following signatures couldn't be verified because the public key is not available: NO_PUBKEY 0CC3FD642696BFC8
この場合、GPG key の導入で対処できます。
$ gpg --recv-key [public key]
$ gpg -a --export [public key] | sudo apt-key add -
ソースから落としたPythonをビルドするためのツールやライブラリを導入します。
$ sudo apt-get install build-essential zlib1g-dev libffi-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev libssl-dev tk-dev
日本語フォントの追加
$ sudo apt install fonts-noto
日本語入力の追加と設定
$ sudo apt install fcitx-anthy
日本切替キーの設定
$ fcitx-autostart
$ fcitx-configtool
表示された画面で次の操作を実行します。
1. 「Input Method」タブを選択して左下の[+]ボタンをクリックする
2. [Only Show Current Language]のチェックをオフにする
3. [Search Input Method]で「Anthy」と入力する
4. 表示された[Anthy]を選択して[OK]ボタンをクリックする
次にフォントを設定します。
1. 画面上部の「Appearance」タブを選択する
2. 「Font」をクリックする
3. 「Search font name」をクリックして「Noto Sans CJK JP Regular」と入力する
4. 表示された「Noto Sans CJP JP Regular」を選択して「Select」ボタンをクリックする
5. 「Menu Font」も同様同に設定する。
6. 最後に[x]ボタンをクリックしてダイアログを閉じる
次のファイルを管理者モードで開きます。
$ sudo vim /etc/systemd/user/cros-garcon.service.d/cros-garcon-override.conf
次の3行を最下行に追加して保存します。
Environment="GTK_IM_MODULE=fcitx"
Environment="QT_IM_MODULE=fcitx"
Environment="XMODIFIERS=@im=fcitx"
次のファイルをホームディレクトリに作成します。
vim ~/.sommelierrc
次の1行を最下行に追加します。
/usr/bin/fcitx-autostart
これらの設定を有効にするため、一度ログアウトしてからログインし直してください。
パッケージのダウンロード
入手先→ https://github.com/headmelted/codebuilds/releases
ファイル名→ code-oss_1.42.0-1575959662_arm64.deb
パッケージのインストール
ダウンロードしたファイルを右クリック（ダブルタップ）する
[Linux（ベータ版）でのインストール]をクリックする
VSCodeの起動
ランチャーに追加されたアイコン[Code - OSS(headmelted)]をクリックする
ターミナルで「code-oss .」と入力するとカレントディレクトリから起動する
メニューの日本語化
1. [ctrl]+[shift]+[x]で拡張機能を表示する
2. 「Japanese」を検索する
3. 「Japanese Language Pack for VS Code」をインストールする
キーバインドの変更
※日本語入力の切替と重なるため「候補をトリガー」のキーバインドを変更する
1. [ctrl]+[k]+[s]でキーボードショートカットを表示する
2. 「候補」を検索する
3. [alt]+[space]に変更する
複数のPythonを切り替えて使えるように、plenvを導入します。
$ git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git ~/.pyenv
続けてpyenv-virtualenvを導入します。
$ git clone https://github.com/pyenv/pyenv-virtualenv.git $(pyenv root)/plugins/pyenv-virtualenv
テキストエディタで「~/.profile」を開き、最下行に次のコードを追加します。
export PYENV_ROOT=$HOME/.pyenv
export PATH=$PYENV_ROOT/bin:$PATH
if command -v pyenv 1>/dev/null 2>&1; then
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"
fi
その後、sourceコマンドで再読込みします。
$ source ~/.profile
今回は、Arm64版のTensorflowを入れたいので[3.5.9]を導入します。
$ pyenv install 3.5.9
globalコマンドで導入したバージョンを有効にして動作確認します。
$ pyenv global 3.5.9
$ python --version
pipも導入されていることを確認します。
$ pip list
バージョンが古いので下記のコマンドで更新します。
$ pip install --upgrade pip
$ pip install --upgrade setuptools
Tensorflowでのエラー回避のため古いバージョンを入れています。
$ pip install numpy==1.16.2
いくつかのライブラリの追加が必要です。
$ sudo apt-get install pkg-config libpng-dev libfreetype6-dev
$ pip install matplotlib
表示確認。小さなウィンドウが表示されればOKです。
$ python -m tkinter
ウィンドウが表示されない場合、tk-devをインストールしてからpythonを再インストールしてください。
$ sudo apt-get install tk-dev
こちらも普通にpipでできました。
$ pip install jupyter
$ jupyter notebook
いくつかのライブラリの追加が必要です。
$ sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
エラー回避のため古いバージョンを入れています。処理時間がすごくかかります。
$ pip install scipy==1.2.0
Tensorflowでのエラー回避のため古いバージョンを入れています。 こちらもかなり時間がかかります。
$ pip install scikit-learn==0.19.1
Jpeg関連のライブラリが必要です。
$ sudo apt-get install libjpeg-dev
Tensorflowでのエラー回避のため古いバージョンを入れています。
$ pip install Pillow==5.0.0
Tensorflowでのエラー回避のため古いバージョンを入れています。 かなり時間がかかります。
$ pip install pandas==0.24.1
追加のライブラリが必要です。
$ sudo apt-get install libxml2 libxslt1-dev
こちらもかなり時間がかかります。
$ pip install pandas-datareader
llvmの導入が必要です。
$ sudo apt-get install llvm-3.8
$ LLVM_CONFIG=/usr/bin/llvm-config-3.8 pip install llvmlite==0.15.0
こちらもかなり時間がかかります。終わるまで気長に待ちましょう。
$ LLVM_CONFIG=/usr/bin/llvm-config-3.8 pip install numba==0.30.1
Pandas本で必要だったので導入しました。
$ pip install seaborn==0.9.1
$ pip install statsmodels==0.10.2
pipとwheelをインストール(更新)します。
$ curl -sL https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python3 -
tensorflow-aarch64をインストールします。
$ curl -L https://github.com/lherman-cs/tensorflow-aarch64/releases/download/r1.4/tensorflow-1.4.0rc0-cp35-cp35m-linux_aarch64.whl > /tmp/tensorflow-1.4.0rc0-cp35-cp35m-linux_aarch64.whl
$ python3 -m pip install /tmp/tensorflow-1.4.0rc0-cp35-cp35m-linux_aarch64.whl
tensorflow-1.4と相性の良い2.0.8をインストールします。
$ pip install keras==2.0.8
動作確認
$ python
Python 3.5.9 (default, Jan 6 2020, 21:51:58)
[GCC 6.3.0 20170516] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import keras
Using TensorFlow backend.
>>> exit()
追加のライブラリが必要です。
$ sudo apt-get install libsdl-dev libsdl-image1.2-dev libsdl-mixer1.2-dev libsdl-ttf2.0-dev
$ sudo apt-get install libsmpeg-dev libportmidi-dev libavformat-dev libswscale-dev
Pygameを導入します。
$ pip install pygame
まずはUbuntuにパッケージをインストールします。
$ sudo apt-get install graphviz
次にpipで2つのパッケージをインストールします。
$ pip install pydotplus
$ pip install graphviz