Hyper-VにUbuntuをインストールし、GUIが嫌いなので基本的にCygwin上からSSHでアクセスできるように設定したい。
それにしても、Hyper-Vが導入したいからWindows10にバージョンアップしたとは言え、、、この重さはなんなんだ。。。メモリも馬鹿食いだし、あまり良いことが無い。 Windows 7の方が軽快だったので、Hyper-Vに飽きたら元に戻そうかな（笑）
という訳で、Hyper-V上にUbuntuをインストールし、この上にTensorFlowのインストールしよう。Hyper-Vを利用する利点としては、VirtualBoxではGPGPUを使えないが、Hyper-Vでは使えることだ。
1. Hyper-V上にUbuntuをインストールする
これは、別にここで詳細に記述しなくても、検索すればすぐに分かる。ISOをダウンロードして、インストールするだけだ。Ubuntu-15.10をインストールした。
2. Open-SSHを利用してSSHサーバを立ち上げる
これも簡単。aptitudeでインストールするだけだ。
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install openssh-server
これで、外部、というかホストPCであるUbunutからIPアドレス経由でアクセスできるようになる。
$ ssh -X 192.168.0.3 The authenticity of host '192.168.0.3 (192.168.0.3)' can't be established. ECDSA key fingerprint is SHA256:U6GbcZS2EM17uKELtVWsuJfUQUUsR5m2AOkoz9qIF6E. Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes Warning: Permanently added '192.168.0.3' (ECDSA) to the list of known hosts. masayuki@192.168.0.3's password: Welcome to Ubuntu 15.10 (GNU/Linux 4.2.0-17-generic x86_64) * Documentation: https://help.ubuntu.com/ 173 packages can be updated. 101 updates are security updates. The programs included with the Ubuntu system are free software; the exact distribution terms for each program are described in the individual files in /usr/share/doc/*/copyright. Ubuntu comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY, to the extent permitted by applicable law. masayuki@trilenx-ubuntu:~$
3. CUDAツールキットをインストールする
CUDAのツールキットを以下からダウンロードする。
$ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1504/x86_64/cuda-repo-ubuntu1504_7.5-18_amd64.deb $ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1504_7.5-18_amd64.deb $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install cuda
どうやらいくつかのパッケージを削除しなければならないようだ。
1 個のパッケージを更新、 105 個を新たにインストール、 0 個を削除予定、170 個が更新されていない。
1,169 M バイトのアーカイブを取得する必要があります。 展開後に 2,152 M バイトのディスク領域が新たに消費されます。
以下のパッケージには満たされていない依存関係があります:
libc6-dbg : 依存: libc6 (= 2.21-0ubuntu4) [2.21-0ubuntu4.1 がインストール予定となっています]
libc6-dev : 依存: libc6 (= 2.21-0ubuntu4) [2.21-0ubuntu4.1 がインストール予定となっています]
以下のアクションでこれらの依存関係の問題は解決されます:
以下のパッケージを削除する:
1) build-essential
2) g++
3) g++-5
4) libc6-dbg
5) libc6-dev
6) libstdc++-5-dev
以下のパッケージを現在のバージョンに一時固定する:
7) cuda [インストールされていません]
8) cuda-7-5 [インストールされていません]
9) cuda-command-line-tools-7-5 [インストールされていません]
10) cuda-core-7-5 [インストールされていません]
11) cuda-documentation-7-5 [インストールされていません]
12) cuda-drivers [インストールされていません]
13) cuda-runtime-7-5 [インストールされていません]
14) cuda-samples-7-5 [インストールされていません]
15) cuda-toolkit-7-5 [インストールされていません]
16) cuda-visual-tools-7-5 [インストールされていません]
17) nvidia-352 [インストールされていません]
18) nvidia-352-dev [インストールされていません]
19) nvidia-352-uvm [インストールされていません]
以下の依存関係を未解決のままにする:
20) dpkg-dev が build-essential を推奨
21) gcc が libc6-dev | libc-dev を推奨
22) gcc-5 が libc6-dev (>= 2.13-0ubuntu6) を推奨
23) gdb が libc-dbg を推奨
24) libgcc-5-dev が libc6-dev (>= 2.13-0ubuntu6) を推奨
しかたないので継続して、インストールを続行する。再度cudaインストールのコマンドを打たないとダメなようだ。
sudo apt-get install cuda
ここで一旦リブートする。
4. cuDNNのダウンロード
cuDNNのダウンロードは下記のサイトから行う。
解答してから、単純にコピーする。
$ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ $ sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
5. TensorFlowのインストール
これはマニュアル通りだ。
まずはPythonをインストールする。それからTensorFlowだ。
sudo apt-get install python-pip python-dev sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.7.1-cp27-none-linux_x86_64.whl
インストール完了。
