具体的なグラフィックカードは次のもの。コストパフォーマンスが高くなるものを選んだ。学習速度はそれこそ一桁か、下手すると二桁は違ってくる。載っていること自体がまずは重要で、性能はその次かなという感じ。秒になってどれだけ嬉しいか?っていう。それもあってハイエンドモデルではなくエントリーモデルを選ぶことにした。認識することを確認しておこう。公式サイトを参照する。登録するやり方を取る。これなら、後からマイナーアップデートがあったときにも自動で更新できる。ファイルをダウンロードしてくる。ファイルをインストールする。パッケージシステムに登録される。インストールできるようになる。ちなみに、インストールにはとても長い時間がかかるので覚悟しておこう。ファイルを落とすことになる。かかる時間は、推して知るべし。グラフィックドライバなんかも入る。サイトでデベロッパー登録が必要になる。ダウンロードできるようになる。バージョンと組み合わせになっている。インストールされたディレクトリに放り込む。インストールしておく。libcupti-devここまで終わったら、一旦再起動しておこう。インストールする...と言いたいところだけど、その前に。仮想環境を作れるようにしよう。virtualenvwrapperシェルを起動し直す。仮想環境が作れるようになった。python3)これで最低限のパッケージが入った、システムから独立した仮想環境ができた。tensorflow-gpuインストールすると、こんな感じ。仮想環境上で実行し続けている。