Visual Studio Code (VSCode) のインストールと最適化

Ubuntu環境では、公式サイトから配布されている .deb パッケージを使用してインストールを行います。

sudo apt install ./code_amd64.deb

ダウンロードの高速化
公式サイトからのダウンロードが遅い場合は、ダウンロードリンクのドメインを vscode.cdn.azure.cn に書き換えることで、国内のCDN経由で高速に取得できます。

ターミナルの設定
ターミナルのフォントずれや、仮想環境（Condaなど）の名称が表示されない場合は、VSCodeの設定（settings.json）から、ターミナルの統合設定を確認します。特にLinux環境でAnacondaを使用する場合、シェル統合設定を有効にする必要があります。

AnacondaによるPython環境の管理

データサイエンスや深層学習に必須となるAnacondaのセットアップ手順です。

Linuxでのインストール
インストーラーを実行した後、パスを環境変数に追加します。

# インストーラーの実行
bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

# パスの設定
echo 'export PATH="$HOME/anaconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

仮想環境の作成
プロジェクトごとに独立した環境を作成することを推奨します。

conda create -n dl_env python=3.8
conda activate dl_env

NVIDIAドライバとハードウェアの確認

GPUアクセラレーションを有効にする前に、システムのGPU型番を確認します。

# ハードウェア情報の更新と確認
sudo apt update
sudo apt install ubuntu-drivers-common
ubuntu-drivers devices

推奨されるドライバ（例：nvidia-driver-535）を確認し、インストールを行います。インストール後は、nouveau ドライバを無効化し、nvidia-smi コマンドで認識状態を確認してください。

CUDA Toolkit と cuDNN の導入

PyTorchやTensorFlowのバージョンに適合するCUDA Toolkitをインストールします。

CUDAのインストール手順
以下のコマンドは、CUDA 12.1の例です。インストーラー実行時、ドライバを既にインストール済みの場合は、ドライバのインストール項目をスキップしてください。

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.0/local_installers/cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run
sudo sh cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run

# 環境変数の設定
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.1
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

cuDNNのセットアップ
ダウンロードしたcuDNNアーカイブ内のファイルを、CUDAのインストールディレクトリにコピーします。

# インクルードファイルとライブラリのコピー
sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-12.1/include
sudo cp cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda-12.1/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-12.1/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-12.1/lib64/libcudnn*

Pythonパッケージの管理（pip）

ライブラリのインストールを高速化するために、国内ミラーサイトを利用します。

# requirements.txtに基づいた一括インストール（ミラーサイト利用）
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 特定のパッケージのバージョン指定インストール
pip install streamlit==1.17.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Zshによる開発環境の高度化

作業効率を高めるために、デフォルトのシェルをZshに変更し、Oh My Zshを導入します。

# ZshとOh My Zshのインストール
sudo apt install zsh
sh -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ohmyzsh/ohmyzsh/master/tools/install.sh)"

# 補完とシンタックスハイライトプラグインの導入
ZSH_CUSTOM_DIR=${ZSH_CUSTOM:-~/.oh-my-zsh/custom}
git clone https://github.com/zsh-users/zsh-autosuggestions $ZSH_CUSTOM_DIR/plugins/zsh-autosuggestions
git clone https://github.com/zsh-users/zsh-syntax-highlighting.git $ZSH_CUSTOM_DIR/plugins/zsh-syntax-highlighting

.zshrc を編集し、プラグインを有効化します。

plugins=(git sudo extract zsh-syntax-highlighting zsh-autosuggestions)
source ~/.zshrc

ROS及びPCL環境（ロボティクス開発）

ロボット制御が必要な場合は、ROS (Robot Operating System) や PCL (Point Cloud Library) のインストールが必要です。Ubuntu 18.04であればROS Melodic、20.04であればROS Noeticを選択します。ネットワークの問題でインストールが停滞する場合は、プロキシ設定や各コミュニティが提供する高速化スクリプトを利用します。