2021/12/19追記: より新しく確実な方法を書きましたので、そちらをご参照ください。これはもう古いです。こちら(Ubuntu 20.04 / 18.04 環境で CUDA 10.2, FSL 6.0.5, Tensorflow, PyTorch をセットアップする方法)になります。CUDA 10.2 ですが、他のバージョンにも容易に応用できる方法です。
Ubuntu 18.04で、ディープラーニング環境を構築したいと考えました。
いろいろネットの情報を得てトライしてみたのですが、苦戦しました。
しかし、トライしているうちに、いくつか大事なことがわかってきました。
ポイントは、以下のとおりです。
- グラフィックボードのドライバーによって使えるCUDAのバージョンが異なる
- NVIDIAはリポジトリをdebファイルで配布しているので、それを使うのがよい
- カーネルはデフォルトのものを使う
まずいちばん大事なのはこれです。ドライバーが古いものしか対応していないと、対応するCUDAのバージョンも古くなります。
これから詳しく記載します。
カーネルを最新のものを追いかけるとCUDAは動かないという事象が起きます。Ubuntu 18.04では、標準が4.15、そしてHWEが4.18です。CUDAは、この2つのバージョン（標準とHWEカーネル）だけサポートします。詳しくは、NVIDIAのページをご覧ください。
これらのコツをつかんだら、再現性が高くセットアップすることができるようになりました。
Step by Stepで示します。