ubuntu18.04にCuda9.0を入れてtensorflow-gpuを使う #機械学習

#はじめに
どうもubuntu18.04にCuda9.0を入れるのはまだ公式の対応はしていないらしい。
古いバージョンのものを使えばなんとか動かすことができたので、
その記録をする

細かいところは端折っているので、他の方が書かれている記事のおまけに読んでいただければ

#公式から以下のファイルをダウンロードする

・cuda-repo-ubuntu1704-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb
・libcudnn7_7.2.1.38-1+cuda9.0_amd64.deb
・libcudnn7-dev_7.2.1.38-1+cuda9.0_amd64.deb
・libcudnn7-doc_7.2.1.38-1+cuda9.0_amd64.deb

ここで注意なのが、ダウンロードするリポジトリはローカルのものを使用する

ネットのリポジトリを使うとバージョン指定ができず、
Cuda9.2が無限ループしてしまった

#Nvidiaドライバーの準備
ubuntuでNvidiaのグラボドライバをインストールできる準備だけする

$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
$ sudo apt-get update

ここで先にインストールしてしまうと、Cudaをインストールする際にも別のドライバがインストールされてしまい、
バージョンがずれておかしなことになってしまう

そのためupdateで一旦止めておく

詳しい方法はこちらへ　→→→　kubernetesで機械学習環境を作る！

#Cudaのインストール
インストールは公式に則りながら実行

$ dpkg -i cuda-repo-ubuntu1704-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb
$ apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub
$ apt-get update
$ apt-get install cuda-9-0
$ nvidia-smi
$ reboot

これでnvidia-smiが通ればok

#libcudnnのインストール
こちらも公式に則りインストール

$ dpkg -i libcudnn7_7.2.1.38-1+cuda9.0_amd64.deb
$ dpkg -i libcudnn7-dev_7.2.1.38-1+cuda9.0_amd64.deb
$ dpkg -i libcudnn7-doc_7.2.1.38-1+cuda9.0_amd64.deb

#tensorflowのインストール
pipを入れてtensorflow-gpuをインストール

$ apt install python3-pip
$ pip3 install tensorflow-gpu==1.9

#dockerのインストール
後々必要になるdockerのインストール
今はバージョンは特に気にしない

$ apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
$ add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
$ apt-get update
$ apt-get install docker-ce
$ docker -version

#Nvidia-dockerのインストール

$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey |   sudo apt-key add -
$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list |   sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
$ apt-get update
$ apt-get install nvidia-docker2=2.0.3+docker18.06.1-1 nvidia-container-runtime=2.0.0+docker18.06.1-1
$ pkill -SIGHUP dockerd
$ docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi

#終了
一通り必要なパッケージは入れたので、ubuntu上で下記コマンドでグラフィックカードの情報がでたら終了

$ python3

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

#参考記事
How to install CUDA-9.0 on with cuDNN-7.1.4 on Ubuntu 18.04
ubuntu18.04でpipが使えない時
 TensorFlow on DockerでGPUを使えるようにする方法