はじめに
今回は，Azure で tensorflow-gpu ~仮想マシン作成編~ (https://lp-tech.net/articles/XjVg6) で作成した仮想マシンに tensorflow-gpu を導入する手順についての記事となります．
tensorflow-gpu をインストールの手順は，大きく４つの項目に分けられます．
・Anaconda をインストール (https://bit.ly/2O9zMsK)
・CUDA Toolkit 9.0 をインストール (https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html)
・cuDNN をインストール (https://developer.nvidia.com/cudnn)
・tensorflow-gpu をインストール (https://www.tensorflow.org/install/install_linux)
．
Anaconda をインストール
まず，下記のコマンドを実行して Anaconda をインストールしましょう．
$ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
$ sh Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
#---- 以下は実行結果です．
Please, press ENTER to continue
>>> ⏎
Do you accept the license terms? [yes|no]
[no] >>> yes
Anaconda3 will now be installed into this location:
/home/taiki/anaconda3
- Press ENTER to confirm the location
- Press CTRL-C to abort the installation
- Or specify a different location below
[/home/taiki/anaconda3] >>> ⏎
Do you wish the installer to prepend the Anaconda3 install location
to PATH in your /home/taiki/.bashrc ? [yes|no]
[no] >>> yes
Do you wish to proceed with the installation of Microsoft VSCode? [yes|no]
>>> noInstall anaconda
.
CUDA Toolkit 9.0 をインストール
仮想マシンの GPU がCUDA に対応するかを確認するため，下記のコマンドを実行します．GPU が http://developer.nvidia.com/cuda-gpus のリストの中にあれば，仮想マシンのGPU は CUDA に対応しています．今回使用した仮想マシンの GPU は Tesla M60 でした．
$ lspci | grep -i nvidia #---- 以下は実行結果です． 18e4:00:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GM204GL [Tesla M60] (rev a1)
Verify You Have a CUDA-Capable GPU
CUDA Toolkit を利用する際に，gcc compiler が必要になります．なので，以下のコマンドを実行して gcc がインストールされているかを確認しましょう．今回は，インストールされていなかったようです．
$ gcc --version #---- 以下は実行結果です． Command 'gcc' not found, but can be installed with: sudo apt install gcc
Verify the System Has gcc Installed
以下のコマンドを実行して gcc をインストールしましょう．
$ sudo apt install gcc
Install gcc
CUDA ドライバのインストール時に，kernel header と開発パッケージをインストールする必要があります．そこで，下記のコマンドを実行して，インストールを行いましょう．今回は，既に最新バージョンがインストールされていたようです．
井上 大輝
