Python で tensorflow を使えるようにするまで(失敗)

はじめに

『Python で始める強化学習 』で使用するための過去のバージョンで
import tensorflow
をエラーなしでできるまでの記録です。

(あとがき)
VirtualBox で GPU を利用することができませんでした。
ですが、VM環境でなければできると思います。

今回の環境(VM)

OS : linux Mint
CPU : intel i7-8750H GPU : NVIDIA Quadro P1000 python : 3.6
tensorflow : 1.12.0

環境作成

今回必要になるもの

• python3
• tensorflow 1.12.0
• (python3-dev)
• (pip3:インストールに必要)
• (setuptools:インストールに必要)

  大まかな手順

  1. インストールの準備をする

  sudo apt install python3-dev python3-pip
pip3 install setuptools
  python3-dev 、 pip3 、 setuptools をインストール

  2.tensorflow をインストール

  tensorflow にはCPU のみサポートしたものと
  GPUもサポートしているものの、2つのバージョンがある。
  今回は、くそ雑魚だが GPU を積んでいるため、 GPU をサポートしているバージョンを使用します。 pip3 install tensorflow-gpu==1.12.0
  CPU のみの場合 pip3 install tensorflow==1.12.0

pip3 listを実行してtensorflowがインストールされているか、確認してください。 確認出来たら、python3 を実行して
import tensorflow を入力してください。すると、

libcublasがありません。とのことで

libcublas をインストールする

developer.nvidia.com
ここから、下記の通りクリックしていくと
その下に、Base Installer が出てくるので
Download をクリックして、ダウンロードしたフォルダで以下を実行してください。

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1704-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda-9-0 cuda-runtime-9-0 cuda-drivers

ダメでした。

参考

tensorflowの公式サイト pep8とか色々と...

自分では無理でした....
Windows+VirtualBoxで作るTensorFlow環境 (無断掲載) これで、できるらしいです。
なお、検証はしていない模様。