ubuntu 16.04上のanaconda3でkerasでGPUを使う環境作り

ざっと検索した通りに入れるとtensorflow-cpuがインストールされてしまって，kerasがgpu使うのか心配だったので．
anacondaの場合導入は簡単．

なおanaconda3-4.4.0を使っている．
pyenv派で，pythonはpython3.6，pipはpip3を指す環境下で実行しているため注意．
pipは9.0.1から上げてない．

CUDAを入れる

まずtensorflowのバージョンを決めて，対応するCUDAとcuDNNのバージョンを決める．
とりあえず普通に最新のものを入れればよかろうということで

conda search tensorflow-gpu

一番下に出てくる数字のデカいのが入る．今なら1.7.0．

ここでリリースノートを見る．
https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.7.0

Deprecations

- TensorFlow 1.7 may be the last time we support Cuda versions below 8.0.
  Starting with TensorFlow 1.8 release, 8.0 will be the minimum supported
  version.
- TensorFlow 1.7 may be the last time we support cuDNN versions below 6.0.
  Starting with TensorFlow 1.8 release, 6.0 will be the minimum supported
  version.

CUDA 8.0以降ならよさそう．
ubuntuでcudaを入れる．

/etc/apt/sources.list.d/cuda.list

deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64 /

よくapt-keyを入れろとかあるけど，毎回警告が出ることが煩わしくなければ入れなくて良い．

インストール

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade # 必要なら
sudo apt-cache search cuda # 記事の時点ではcuda-9-1が最新
sudo apt-get install cuda-9-1

cuDNNインストール

実は，先にhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-downloadから

• cuDNN v7.1.3 Runtime Library for Ubuntu16.04 (Deb)
• cuDNN v7.1.3 Developer Library for Ubuntu16.04 (Deb)
• cuDNN v7.1.3 Code Samples and User Guide for Ubuntu16.04 (Deb)

を入れちゃったからよく分からんが，conda install tensorflow-gpuでもcuDNNが入る．(記事の時点では7.1.2)

debファイルは sudo dpkg -i で上から順に入れればOK．
誰かこれから入れる人がいたらcuDNNを入れずに次の手順をやって，動くかどうか確かめてくれると嬉しい．

(ここでsudo ld-configしてたら，わざわざ入らなかったのかな…今更わからん)

tensorflowのインストール

tensorflowはcpu版とgpu版があって，選択して入れないといけない．
両方入れることもできるかも知れないけど，どっちが使われているか分からなくなりそうなので試してない．

conda install tensorflow-gpu
# ここでcuDNNがまた入った．こっちは7.1.2

kerasのインストール

kerasも，gpu版が別にある．
ざっと検索するとpip install kerasとか書かれているけど，keras-gpuとしないとtensorflow (無印)を入れようとしてくるので，keras-gpuを指定した．

conda install keras-gpu

ちなみにimport文には-gpuはいらない．