##前提
このコードをGPUで回すためには，tensorflow-gpu 1.14が必要らしい．
tensorflow-gpuのバージョンによってCUDAやcuDNNのバージョンは限定される．
また，インストールするCUDAのバージョンによっては，Nvidiaドライバのバージョンが適さない場合もある．

tensorflowとCUDA・cuDNNの対応関係⇨こちら
CUDAとNvidiaドライバの対応関係⇨こちら

##開発環境
OS：Ubunutu18.04.5 LTS
GPU：GeForce RTX 2060

###これを入れたい
・tensorflow-gpu 1.14
　　　⇩
・CUDA 10.0 & cuDNN 7.4.2
　　　⇩
・Nvidiaドライバ 410.48以上

###再構築前の環境
・CUDA 10.0
・cuDNN 7.4.2
・Nvidiaドライバ 410.104

ドライバのバージョンが低くてGPUで回せなかった．

#①古いやつ全部消す
このページを参考にした．

以下をターミナルに打ち込む．

terminal

sudo apt-get --purge remove nvidia-*
sudo apt-get --purge remove cuda-*
sudo apt-get --purge remove cudnn-*
sudo apt-get --purge remove libnvidia-*
sudo apt-get --purge remove libcuda-*
sudo apt-get --purge remove libcudnn-*
sudo apt-get autoremove

terminal

dpkg -l | grep nvidia
dpkg -l | grep cuda
dpkg -l | grep cudnn

これで何も出力されなければOK.

###上のコマンド後に何か出力されてしまったときの対処法

terminal(output)

rc cuda-cuda-...
︙
rc cuda-...

みたいなのが出力されてしまったときは以下のコマンド．

terminal

sudo aptitude purge cuda-cuda-... ･･･ cuda-...

sudo aptitude purge [ファイル名]で消せるはず．

#②ドライバのインストール
初めてやる人は一通りこのページに沿ってやるほうが良いと思う．

##自分のケース
ドライバのインストール後，CUDA 10.0をインストールすると，なぜかドライバのバージョンが410.104に戻されてしまった．
よくわからないため別のページのやり方を参考に．

ここからはこのページを参考にした．

terminal

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt-get update

terminal

ubuntu-drivers devices  # インストールされているデバイスと利用可能なドライバの確認。
sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot

今回は，autoinstallでnvidia-driver-465をインストールすることになった．
最新版，ちょっとコワい…．

再起動後，nvidia-smiでドライバがインストールされているか確認．

#③CUDA 10.0，cuDNN 7.4.2のインストール

terminal

sudo apt-get install -y --no-install-recommends cuda-10-0 libcudnn7 libcudnn7-dev

これやったらcuDNNの7.4.2以外のバージョンらしきものをインストールしてるように見えたけど大丈夫だろうか…．

##PATHを通す

terminal

echo -e "\n## CUDA and cuDNN paths"  >> ~/.bashrc
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:${PATH}' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}' >> ~/.bashrc

##最後に確認

terminal

nvidia-smi
nvcc -V
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

上からNvidiaドライバ，CUDA，cuDNNのバージョン確認．

最後にGPUを認識しているかを確認．（tensorflow-gpuをインストールした上で）

terminal上でpython

python3
>>>from tensorflow.python.client import device_lib
>>>device_lib.list_local_devices()

これでdevice_type:GPUを出力すればOK.（XLA_GPUではダメ）