2020年9月18日 星期五

好用的SSH Client : MobaXterm


 MobaXterm 為一個SSH Client, 可以用來連入我們Linux 的伺服器

    新增SSH Session: 

       Remote Host: 虛擬主機的外部IP

使用MobaXterm的三大好處
  • 你可以用SFTP的視窗操作, 就可以直接上傳或下載遠端Linux主機的檔案,

  • 你可以遠端開啓,編輯Linux主機的檔案, 如果你不熟vi或nano這類UNIX文字編輯器,這可以讓你使用你所習慣的windows編輯器, 如Notepad++等.



  • 由於MobaTerm 內含X Server,所以你可以在遠端執行具有一個GUI 視窗的程式 (X Client), 而視窗畫面會出現在我們本機的windows上. (有興趣可以去google 一下 X Window, X11 protocol) 


  

     Note: 預設MobaXterm 使用SSH, 會啓動X11 Forwarding. 可以讓GUI 視窗仿佛要顯示在local端,然而實際上是走SSH 通道將畫面Forwarding 到windows系統這邊來.


Virtual Box 建置Linux主機


STEP 0:  Prepare Your VirtualBox Environment

下載VirtualBox 軟體: https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads

下載 Ubuntu Image (取得一個已經包含完整系統的虛擬應用裝置檔案ova檔)

*ova 為VirtualBox使用的開放虛擬機器格式OVF (Open Virtualization Format)


STEP 2. Importing an Existing Virtual Machine into VirtualBox
 

啓動 VirtualBox , 並在 [File->Import Appliance]


選擇xxxx.ova檔, 載入後, 之後此VM系統及運作中在檔案系統所產生的檔案, 預設是放在
C:\Users\<user>\VirtualBox VMs\LinuxVMImages\xxxx下, 此即為Machine Folder 的位置。 若要變更預設Machine Folder位置, 則在Import Appliance時要點選
Expert Mode, 則可以在Import Appliance時, 變更Machine Folder的預設位置.



匯入需要一些時間....wait ..wait ..




STEP 3. Start Virtual Machine

接著點選剛匯入的VM, [Start] 

啓動時也許會跳出錯誤訊息, 大多數是因為VM內的網卡硬體裝置可能和你的機器不同, 所以只要重新選擇成你機器的網卡, 就可以正常啓動!


  

以使用者帳號 ubuntu (password: ubuntu) 登入, 大功告成.





其他

1.) Virtualbox Guest Additions


為了方便Host OS( Winodws) 和 Guest OS (Ubuntu) 方便交換資訊, 如 copy & paste 或拖拉交換檔案, 可以安裝Guest Additions , 先卸載 VBox_GAs_6.1.14.ISO (以光碟機型式出現), 再重新掛載

先Eject 此光碟


, 再掛載



 點選桌面上的光碟 (VBOX_GAS_6.1.14)  [Run], 則會開始安裝
 


2.) Shared Folder

啓動Shared Folder 並自動mount , 可以讓Host OS( Winodws) 和 Guest OS (Ubuntu) 共用此資料匣來交換檔案. 在 Guest OS (Ubuntu)  可以在 /media 或用檔案管理員 (nautilus) 看到此共用的資料匣.


3.) 在windows使用SSH Client登入Ubuntu


在Ubuntu 下 , 開啓 terminal 執行 ifconfig 可以看到Ubuntu IP,  接著在windows 啓動SSH Client (如MobaXterm) 






2020年9月7日 星期一

win10安裝 Anaconda +Tensorflow2.0

Win10 安裝 Anaconda + Python 3.7+ Tensorflow2.x
==================== 

1. ) 先安裝Anaconda 3.x    



2.) 接著開啓 [Anaconda Prompt] 執行下列指令

#新增conda虛擬環境

conda create -n tf2.0 python=3.7

#啓用虛擬環境並安裝TF2.0 (穏定版本)

conda activate tf2.0

pip install tensorflow==2.0.0-beta1

pip uninstall numpy

pip install numpy==1.16.2


#安裝其他套件

conda install jupyter

pip install matplotlib



#進入python 互動環境並檢查python版本

python

import tensorflow as tf

tf.__version__






#移除conda虛擬環境

conda env remove --name tf2.0

=======其他=============

# 將tensorflow 2.0 更新到目前最新版本(非stable 版本, 如果有必要的話才更新)
pip install tf-nightly --upgrade

# 安裝 tensorflowGPU 版本

pip install tensorflow-gpu==2.0.0b1

2020年9月3日 星期四

使用Google Compute Engine 建置Linux環境

 

申請Google Compute Engine 90天試用


利用 gmail 帳戶, 在Google Compute Engine (GCE) 快速獲得免費的LINUX主機
申請時雖然會需要輸入信用卡號.但90天內使用是不用錢的 ~

1.) 建置虛擬主機

 
新增一個 VM 執行個體



主要是選擇作業系統, 


這裡我們選擇了Linux Ubuntu 18.04 的版本






基本上其他的設定都預設就可以了, 在最下方, 按下 [建立] 就這樣清鬆地建立一台LINUX 主機了. 接下來就是遠端登入使用這台主機了.

2.) 使用SSH 登入GCE的Linux Ubuntu 

使用SSH登入, 只允許使用RSA認證的方式登入。我們可以使用puttygen.exe 來產生成對的RSA public key & private key


3.) 在GCE/[中繼資料] [安全殼層金鑰] 新增一組RSA Public key

  這裡的金鑰及值, 都是從puttygen.exe  貼上來的





2020年9月2日 星期三

Python Open GL及RL 套件安裝


進行下列軟體安裝  ( 底下安裝指令在Ubuntu 18.04的測試過,皆可順利安裝)

若沒有Linux 環境怎麼辦? ==> 請參考使用Google Compute Engine 建置Linux環境

得先確認 python版本須為3.6以後 (事實上, Ubuntu 18.04 所安裝的Python己經是3.6以後的版本), 

執行  python3 -V  會顯示python的版本 ==> Python 3.6.9
 



開始安裝套件

[Install pip3]
sudo apt-get install python3-pip


[Install PyOpenGL]
sudo apt-get install -y python-opengl

[Install RL SDK]
sudo pip3 install pybullet
sudo pip3 install gym

 執行 Hello PyBullet World 範例


可用SFTP 將測試檔案test.py 上傳Ubuntu 主機或直接在主機上新增程式

新增一個純文字檔案, 將下列代碼複製貼上, 並存為test.py 


執行python3 test.py , 終端機上會出現底下畫面



會開啓Open GL所顯示的3D畫面視窗, 恭喜你環境建置成功啦


[References]

https://github.com/bulletphysics/bullet3/releases
https://gym.openai.com/docs/#installation