久しぶりにcudaを使おうと思うことがあって、windows環境で使ってたんだけど、やっぱLinuxの方がいいんだけど、諸事情によりOSはLinuxにできないので、Dockerで使うべって思ったら、WSL2でcudaを使えばいいことが分かった。
ところで、何かの勘違いでDocker Desktopを入れたらWSLがわけわからんことになったので、まずWSLから入れなおす。どうやらWindowsの人柱的なのを使わないといけないので、Windows10Insider Programに入って、WindowsUpdateをする。
すごい、時間がかかる。なんか半日くらいUpdateしてた。
そのあとでWSL用のNVIDIAのドライバを入れて、UbuntuをWSLに入れて、cudaを入れると使えるようになるっぽい。nvidia-smi -lが使えないのだけど、なんか一応GPUは認識してるっぽいからまあいいことにする。
とりあえず行列の足し算でもしてみるか。
↓のリンク先を参考にした。
どうにもこうにもWindowsで"deep"なやりかたは鬼門というか、茨の道のようで、CUDA 10.1でTensorflow-gpuを使おうとすると、僕はこんなドMじゃないです見たいなやり方でいれないといけない。
https://dev.infohub.cc/tensorflow2-alpha-gpu/#CUDA_101
仕方がないので、CUDA10.0をいれて、Tensorflow 2.0.0をpipで入れたよ。
ちなみに、一からコンパイルしてもいけるみたいだけど、まだそこまでドMじゃない。これで一応Tensorflow入れれて、かつGPUを認識しているところまで確認した。長い環境構築であった。
WSLはなんとなく使えるようになった。
WSLでCUDA使ってKeras動かしたいので、CUDAとかをWSLに入れる。
Python環境自体は仮想環境で動かさないと後で爆死するので、仮想環境使えるようにする。
WSLにCUDAを入れるやり方は、いろんな人がいろんなことを言ってるからよくわからない。wgetとかcurlで何かを落としてきて、インストールするらしい。謎のパソコン部品メーカーにはWSL向けにCUDAを提供していますというようなことは乏しい英語能力では書いてないように見えたので、多分オフィシャルにはだしてないのだろう。WSLがなぜ動くとかよくわからないけど、とりあえずDNNができればいいんだよ。Kerasが動けばいいんだよ。
ドライバはWSLならRTX2070は440らしいが、apt使うと失敗するって書いてあって悲しい。
$ nvidia-smi -l
しても知らねえよって言われる。しゃーねーからNVIDIAからドライバDLしてインストールするしかねえ。面倒くさい。
