一般論ですが、ローカルにTensorFlowをinstallするのはオススメできません。poetryでもanacondaでもいいので、仮想環境にinstallするようにしてください。

必要なもの

もし、ただnvidia driverを入れただけの環境(nvidia-smiだけは使える)だと、TFでGPUを使うことができません。

GPUが使えるかは、以下のコードを実行し、GPUのデバイス情報が出てくるかで確認することができます。

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

ピチピチの環境だと、cudnnだったり、xxxdatrだったり諸々がないと言われてしまいます。

nvidia driver
CUDA toolkit(いわゆるCUDA)
cuDNN

TFを使うにはこちらの3点セットが必要となります！

nvidia driversを入れる

このx11-drivers/nvidia-driversというパッケージをinstallすることで、nvidia-smiが使えるようになります。

gentooのパッケージはArch系統と比べると慎重なので、stableが470.94になっています（2022/01/21時点）。自分は気分的に495を入れたかったので、emerge -a =nvidia-drivers-491.44-r2と打って、推奨はされていない新しいversionを入れました。
使えるバージョンは先程のリンクから確認できるので、使えるバージョンを選択してください。

自分がUbuntu使ってた頃は、driverをHPから落としてローカルで実行してinstallしていました。ただ、こうしてしまうとversionのup / downgradeが難しくなってしまうという問題があります。Gentooに限らないとは思いますが、package managerで管理することは将来の自分のためにもなります。

ちなみに、自分は最初stable(470.94)を入れて後から495.44-r2を入れました。問題ないです。

やること

emerge -a x11-drivers/nvidia-drivers
必要に応じてversionを指定。
emerge -a =x11-drivers/nvidia-drivers-495.x.x

CUDAを入れる

driverを入れた時点で、nvidia-smiをし、CUDAのversionが出て安堵していたら大目玉を食らいます。自分は11.4と出ていました。nvidia-driverを入れた時点でCUDA 11.4も依存関係に入ってくるかはわからないのですが、後にinstallするcuDNNというpackageはCUDA 11.5しか対応していないので、おとなしくCUDA11.5をinstallしましょう。

じゃあ、またversionを確認しましょう。

10.2, 11.5, 11.6しか使えないようですね。今回は11.5以外は入れます。（それ以外はだめ）

やること

emerge -a =nvidia-cuda-toolkit-11.5.1-r1

versionはその時その時で変わっていくので、Gentoo Packageのwebサイトからversionを確認してから入れましょう。

cuDNNを入れる

一番の鬼門です。正攻法で戦ってもinstallできません。

なんかFとかついていますよね。

emergeのdocsから--pretendの部分を一部抜粋してきました。

F fetch restricted (must be manually downloaded)
B blocked by another package (unresolved conflict)

手動でdownloadしなきゃいけないらしいですね。
これを知らずに普通にemergeしようとすると、cannot be fetched for cudnnみたいなエラーが出て終わってしまいます。

cuDNNはnvidiaのdeveloperなんちゃらにloginしないとdownloadできないパッケージなので、emergeコマンドで全部やってもらうのは無理なようです。

この公式forumの質問が無かったら死んでいました。fetch(downloadしてくること)されたfile群は/usr/portage/distfiles/下に保管されているので、手動でここにcuDNNのfileを置きなさいとのこと。

やること

https://developer.nvidia.com/cuDNN のダウンロードページに飛ぶ
Download cuDNN v8.3.1 (November 22nd, 2021), for CUDA 11.5からfileをdownload
downloadしたfileを/usr/portage/distfilesにmv
emerge -a cudnnを実行

HPに飛ぶと8.3.2もあったのですが、Gentooのほうだと8.3.1までしか無かったので一応8.3.1にしておきました。

ここまでやれば

おそらくTensorFlowが入ってる環境で以下のコードを実行すればエラーなしでGPU情報が得られるのではないでしょうか。もしエラーになったら、コメント等で教えてください。

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

MNISTも動きました。

長々となってしまいましたが、これはGentooの仕様をよくわかっていなかったことに起因するものなので、慣れたら手間取らずにかんたんにできると思います。

躓いたとき用のメモ

公式wikiが便利です。全部日本語です。

あんまエラー出てないけど`emerge`してもinstallできなかった

dispatch-conf commandを実行し、uを入力して再度emergeを実行しましょう。

maskがどうたらこうたら

危険性があるpackageに対する警告なのですが、今回は変なことはしないのでunmaskしちゃいましょう。

emerge -a --autounmask=y --autounmask-write ***packagename***　でmaskを解除できます。

参考文献