ディープラーニングのサンプルはUbunchuの例が多いですが、私はUbunchuが好きではありません。やっぱりLinuxはcentosが王道だと思うのです。
なので、centos7、kerasでgtx1080を動かすことにしました。
centos7に直接cuda、cudnnを入れてkerasを動かすことは難しかったので、nvidia-dockerを使いました。以外にすんなり動きました。
（1）nvidia-docker環境を作ります。以下の記事を参考にしてください。
http://qiita.com/richi40/items/91284b66744f3ad49aa0
（2）以下のDockerfileでコンテナを作成します。
dockerのディスク割り当てが足りないと思いますので、以下の記事を参考に割り当てを多くしてください。50GBで問題ないことを確認していますが、多すぎるかもしれません。またこのDockerfileには沢山のソフトウエアを詰め込んでいます。初期の割当で間に合うようソフトウエアを減らしてもいいかもしれません。
http://qiita.com/richi40/items/19d653c9c52d5eac4598
Dockerfile
# ---------------------
# hostos is centos7.3
# ---------------------
FROM nvidia/cuda:8.0-cudnn5-devel-centos7
# ------------
# adding user
# ------------
#RUN useradd -m plenty
#RUN echo "plenty ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL" >> /etc/sudoers
WORKDIR /home/plenty
#USER plenty
# ---------------------------------
# install packages on centos
# ---------------------------------
RUN yum -y install epel-release && yum clean all
RUN yum -y update && yum clean all
RUN yum -y install wget sudo vim python-pip && yum clean all
RUN pip install --upgrade pip
# --------------
# install pyenv
# --------------
RUN yum -y install gcc gcc-c++ \
zlib-devel bzip2 bzip2-devel readline readline-devel \
sqlite sqlite-devel openssl openssl-devel git && yum clean all
RUN git clone git://github.com/yyuu/pyenv.git .pyenv
ENV HOME /home/plenty
ENV PYENV_ROOT $HOME/.pyenv
ENV PATH $PYENV_ROOT/shims:$PYENV_ROOT/bin:$PATH
# ------------------------
# install juman++ server
# ------------------------
RUN rpm -ivh http://packages.groonga.org/centos/groonga-release-1.1.0-1.noarch.rpm
RUN yum -y install mecab mecab-devel mecab-ipadic && yum clean all
RUN wget -O juman7.0.1.tar.bz2 "http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/DLcounter/lime.cgi?down=http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/nl-resource/juman/juman-7.01.tar.bz2&name=juman-7.01.tar.bz2"
RUN bzip2 -dc juman7.0.1.tar.bz2 | tar xvf -
RUN cd juman-7.01 && ./configure && make && make install
RUN yum -y install python-devel && yum clean all
RUN wget https://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.62.0/boost_1_62_0.tar.gz
RUN tar xvzf boost_1_62_0.tar.gz
RUN cd boost_1_62_0 && sh bootstrap.sh && ./b2 install -j2
RUN yum -y install ruby
RUN wget http://lotus.kuee.kyoto-u.ac.jp/nl-resource/jumanpp/jumanpp-1.01.tar.xz
RUN tar xJvf jumanpp-1.01.tar.xz
RUN cd jumanpp-1.01/ && ./configure && make && make install
RUN sed -i -e "s/\('command'=>'jumanpp',\)/\1 'host'=>'localhost',/g" ./jumanpp-1.01/script/server.rb
RUN echo 'ruby jumanpp-1.01/script/server.rb --cmd "jumanpp -B 5" &' >> .bashrc
ENV LIBRARY_PATH /usr/lib64:$LIBRARY_PATH
RUN yum -y install make
RUN wget http://www.phontron.com/kytea/download/kytea-0.4.7.tar.gz
RUN tar -xvf kytea-0.4.7.tar.gz
RUN cd kytea-0.4.7 && ./configure && make && make install
RUN pip install kytea
# ------------------------
# install mongodb
# ------------------------
RUN echo -e "[mongodb-org-3.4]\nname=MongoDB Repository\nbaseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/\$releasever/mongodb-org/3.4/x86_64/\ngpgcheck=1\nenabled=1\ngpgkey=https://www.mongodb.org/static/pgp/server-3.4.asc" > /etc/yum.repos.d/mongodb-org-3.4.repo
RUN yum -y install mongodb-org
RUN mkdir -p data/db
RUN echo '/usr/bin/mongod --dbpath /home/plenty/data/db &' >> .bashrc
# ----------------
# install python3
# ----------------
RUN yum -y install libX11-devel libXext-devel libXdmcp-devel
RUN pyenv install anaconda3-4.4.0
RUN pyenv global anaconda3-4.4.0
RUN pyenv rehash
RUN pip install --upgrade pip
RUN sed -i -e "s/backend : Qt5Agg/#backend : Qt5Agg/g" .pyenv/versions/anaconda3-4.4.0/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc
RUN sed -i -e "s/#backend.qt4 : PyQt4/backend.qt4 : PyQt4/g" .pyenv/versions/anaconda3-4.4.0/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc
RUN sed -i -e "s/backend : Qt5Agg/#backend : Qt5Agg/g" .pyenv/versions/anaconda3-4.4.0/pkgs/matplotlib-2.0.2-np112py36_0/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc
RUN sed -i -e "s/#backend.qt4 : PyQt4/backend.qt4 : PyQt4/g" .pyenv/versions/anaconda3-4.4.0/pkgs/matplotlib-2.0.2-np112py36_0/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc
# --------------------------------
# install modules on python
# --------------------------------
RUN yum -y install libxml2-devel libffi-devel python-devel libxslt-devel
RUN pip install scrapy
RUN pip install chainer
RUN pip install seaborn
RUN pip install -U scikit-learn
RUN pip install pystan
RUN pip install pymongo
RUN pip install nimfa
RUN pip install keras
RUN pip install tensorflow-gpu
RUN pip install gensim
RUN wget https://github.com/mongodb/mongo-c-driver/releases/download/1.5.3/mongo-c-driver-1.5.3.tar.gz
RUN tar xzf mongo-c-driver-1.5.3.tar.gz
RUN cd mongo-c-driver-1.5.3 && ./configure && make && make install
RUN yum -y install cyrus-sasl-devel
ENV LD_LIBRARY_PATH /usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
RUN pip install monary
# -----------------
# setting japanese
# -----------------
RUN yum -y reinstall glibc-common && yum clean all
RUN localedef -v -c -i ja_JP -f UTF-8 ja_JP.UTF-8; echo "";
ENV LANG ja_JP.UTF-8
RUN rm -f /etc/localtime
RUN ln -fs /usr/share/zoneinfo/Asia/Tokyo /etc/localtime
RUN pip install JapaneseTokenizer
# ------------------
# entry point
# ------------------
RUN echo 'export HOME=/share' >> .bashrc
RUN echo 'cd $HOME' >> .bashrc
ENTRYPOINT ["/bin/bash"]
dockerコマンドを思い出すのは面倒です。簡単なシェルを作成しましたので、載せておきます。
init_docker.sh
#初期化
#!/bin/sh
sudo docker rm $(sudo docker ps -a | awk '{print $1}' | grep -v CONTAINER)
sudo docker rmi -f $(sudo docker images | awk '{print $3}' | grep -v IMAGE)
build_docker.sh
#イメージとコンテナ作成
#!/bin/sh
sudo docker rm $(sudo docker ps -a | awk '{print $1}' | grep -v CONTAINER)
sudo nvidia-docker build -t plenty .
sudo nvidia-docker run -it --name plenty -v ~/work/plenty:/share:rw plenty
start_docker.sh
#コンテナ起動
#!/bin/sh
sudo docker start plenty
sudo docker attach plenty