DockerコンテナでTensorFlow環境上げる場合、ホスト側はNVIDIAドライバだけで良いことに気づく

TensorFlowが1.3.0正式版になっとる..
しかもCUDA Toolkitのバージョンが5.1では動かないらしい..

環境をつくりなおさんと..
と思っていたらちょうど
他部署で使用していない Telsa K20c搭載マシンが余ったので
使わせてもらうことになった。

Ubuntu Server 16.04 LTS を最小構成+OpenSSH Serverでインストールして
以下のNVIDIAサイトでドライバをダウンロードする。

NDIVIAドライバダウンロードサイト：
http://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

製品のタイプ：	Telsa
製品シリーズ：	P-Series
製品ファミリ：	Telsa P100
OS：	Linux 64-bit Ubuntu 16.04
CUDA Toolkit:	8.0
言語:	Japanese

で検索、上記K20cではないが製品サポートリストに "Telsa K20c" があることを確認。

deb ファイルが落とせるようになるのでこれを落とす。
そして追加情報タブに書かれた手順でドライバをインストールする。


このあとcuDNN..と思ったのだけど、NVIDIAのサイトで以下のページを見つけた。


GPU を搭載した Docker コンテナ
http://www.nvidia.co.jp/object/docker-container-jp.html

どうも
https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
のREADME.mdを日本語訳したものらしい..

で、絵をあらためて眺めてみると..

nvidia-docker環境だったら、
ホスト側 CUDA Dirverまででいい

ことに今頃気づく！


TensorFlowのバージョンでcuDNNのバージョン指定があったりするけど
Dockerコンテナで動作させている限りcuDNNは無視して良いわけだ..


..やっぱり、Dockerコンテナだな、TensorFlow動かすのは..