使用することにします。従ってインストールを進めます。開発機は以下の条件です。11GBpython3の環境の準備システムに入れてもいいのですが、virtualenvを用いてインストールすることにします。~/virtualenv/tensorflow/bin/activateプロンプトの左に(tensorflow)と出ている状態でインストールを進めます。Toolkitをインストールします。現在のバージョンは9.2ですが、9.0が必要です。cuda_9.0.176.4_linux-run~/.bashrcに以下の行がなければ追記しておきます。PATH=${PATH}:/usr/local/cuda/bin/etc/ld.so.conf.d/cuda.confがなければ以下の内容で作成します。/usr/local/cuda/lib64/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64/ライブラリのキャッシュを更新しておきます。SDKhttps://developer.nvidia.com/cudnnからダウンロードします。無料のユーザー登録が必要です。適当な場所(ホームディレクトリなど)に展開したあと、cudaライブラリに一緒に入れておきます。/usr/local/cuda/lib64/libcudnn*tensorflow-gpuのインストールvirtualenv仮想環境にtensorflowをインストールします。tensorflow-gpuインストールできたか確認します。ライブラリが足りてないとエラーになります。print(tf.__version__)"1.10.1TensorRTのインストールオプションパッケージのTensorRTをインストールします。あれば高速化されるようです。uffライブラリのパスを通します。~/.bashrcに以下の行がなければ追記しておきます。LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:~/TensorRT-4.0.1.6/libライブラリのキャッシュを更新しておきます。ldconfigpythonパッケージをインストールします。graphsurgeon-0.2.0-py2.py3-none-any.whltensorflowの動作テストインストールできたら、正常に動くかmnistでテストします。y_test)mnist.pyとして保存し、実行します。45us/stepもくじへ戻る。