ubuntu16.04ltsのisoをダウンロード(ubuntu-16.04.4-desktop-amd64.iso)
ブート可能USBを作成(rufus-3.1を使用)
GPU(GTX 1080 ti)を一つだけ装着して起動する．
手順通りにインストールを進める
日本語名のディレクトリを英語にする
LANG=C xdg-user-dirs-gtk-updatesshサーバーを入れる
sudo apt-get install openssh-serverNVIDIAのDocumentに沿って進める．
GTX1080tiを認識してくれていない可能性があるので，以下で認識させる．
sudo update-pciids念のため，ヘッダとカーネルの整合性を合わせる．
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)本体をダウンロード(cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb)，以下でインストールする．
sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.debsudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pubsudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pubsudo apt-get install cuda終わったらシャットダウンして，2つ目のGPUを装着
起動して，
nvidia-smiをすると無事に，2つとも認識された．
Fri Jul 20 17:20:06 2018 +-----------------------------------------------------------------------------+| NVIDIA-SMI 384.130 Driver Version: 384.130 ||-------------------------------+----------------------+----------------------+| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC || Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. ||===============================+======================+======================|| 0 GeForce GTX 108... Off | 00000000:05:00.0 On | N/A || 0% 42C P8 13W / 320W | 182MiB / 11169MiB | 1% Default |+-------------------------------+----------------------+----------------------+| 1 GeForce GTX 108... Off | 00000000:09:00.0 Off | N/A || 0% 31C P8 11W / 320W | 1MiB / 11172MiB | 0% Default |+-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+| Processes: GPU Memory || GPU PID Type Process name Usage ||=============================================================================|| 0 1129 G /usr/lib/xorg/Xorg 138MiB || 0 1902 G compiz 41MiB |+-----------------------------------------------------------------------------+パスを通す。
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}NVIDIAのDocumentにそってすすめる。
まず、NVIDIAのダウンロードページにたどり着く。(NVIDIAアカウントの作成が必要)
cuDNN v7.1.4 for CUDA9.0を選択し、
の３つをダウンロード。
以下のコマンドで３つをインストール。
sudo dpkg -i libcudnn7_7.1.4.18-1+cuda9.0_amd64.deb sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.1.4.18-1+cuda9.0_amd64.deb sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.1.4.18-1+cuda9.0_amd64.deb 続いて、Verificationも試してみる。
TensorFlowのDocumentに沿ってすすめる。
"Use pip in a virtual environment" の方法ですすめる。
まずは、Python, Python3を入れる。
sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenvsudo apt-get install python3-pip python3-dev python-virtualenvここでpip 8.1.1が入っていることを確認した。
今回はpython3のみを考えて環境を構築する
mkdir ~/tensorflowcd ~/tensorflowvirtualenv --system-site-packages -p python3 venvバーチャル環境をアクティベート
source ~/tensorflow/venv/bin/activate一応、アップデートしてから、tensorflow-gpuをバーチャル環境にインストール
pip install -U pippip install -U tensorflow-gpu以下の、コマンドでエラーをはかなければ成功。
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"無事に、成功した。TensorFlowのバージョンは1.9.0だった。
以下のコマンドでアクティベートを終了できる。
deactivate