WSL にて CUDA9.0 と cuDNN7.0 の環境を構築する
じゃじゃーん!(アレクサスキルの豆しば風に)。 WSL + Ubuntu 上に TensorFlow 環境を構築してみました。WSL では GPU 認識せず、CPU 演算のみのため、今後のインストール演習ということでひとつ。
TensorFlow と関係ないけどいつも入れるやつ↓
sudo -H pip3 install matplotlib sudo -H pip3 install mpl_finance sudo -H pip3 install pandas sudo -H pip3 install numpy
TensorFlow と関係ないけど何故か入れた python モジュール
sudo -H pip3 install opencv-python sudo -H pip3 install wheel sudo -H pip3 install torchvision sudo -H pip3 install torch sudo -H pip3 install six sudo -H pip3 install Pillow sudo -H pip3 install setuptools
nvidia のドライバー
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt install update sudo apt install nvidia-390 sudo apt install nvidia-utils-390
CUDA と cuDNN のインストール。事前にこちらから、Ubuntu 16.04 用の Runtime、Developer ライブラリをダウンロードしておきます。
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit sudo -H dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.1.34-1+cuda9.0_amd64.deb sudo -H dpkg -i libcudnn7_7.6.1.34-1+cuda9.0_amd64.deb
TensorFlow のインストールと Hello world
sudo -H pip3 install tensorflow python3 -c "import tensorflow as tf; tf.enable_eager_execution(); print(tf.reduce_sum(tf.random_normal([1000, 1000])))"