WSL にて CUDA9.0 と cuDNN7.0 の環境を構築する

じゃじゃーん！（アレクサスキルの豆しば風に）。 WSL + Ubuntu 上に TensorFlow 環境を構築してみました。WSL では GPU 認識せず、CPU 演算のみのため、今後のインストール演習ということでひとつ。

TensorFlow と関係ないけどいつも入れるやつ↓

sudo -H pip3 install matplotlib
sudo -H pip3 install mpl_finance
sudo -H pip3 install pandas
sudo -H pip3 install numpy

TensorFlow と関係ないけど何故か入れた python モジュール

sudo -H pip3 install opencv-python
sudo -H pip3 install wheel
sudo -H pip3 install torchvision
sudo -H pip3 install torch
sudo -H pip3 install six
sudo -H pip3 install Pillow
sudo -H pip3 install setuptools

nvidia のドライバー

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt install update
sudo apt install nvidia-390
sudo apt install nvidia-utils-390

CUDA と cuDNN のインストール。事前にこちらから、Ubuntu 16.04 用の Runtime、Developer ライブラリをダウンロードしておきます。

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
sudo -H dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.1.34-1+cuda9.0_amd64.deb 
sudo -H dpkg -i libcudnn7_7.6.1.34-1+cuda9.0_amd64.deb 

TensorFlow のインストールと Hello world

sudo -H pip3 install tensorflow
python3 -c "import tensorflow as tf; tf.enable_eager_execution(); print(tf.reduce_sum(tf.random_normal([1000, 1000])))"