WSL2へのTensorFlow-GPU2.5.0インストール

5/14にTensorFlow2.5.0がリリースされ、 「 CUDA11.2 と cuDNN 8.1.0 でビルドされている」とのこと。 WSL2でGPUが利用可能なことやext4ボリュームのマウントが可能になったことなどから、 以下を参考にTensorFlow2.5.0をWSL2にインストールした。

qiita.com

madmenhitbooker.medium.com

ホストOSのWindows側

InsiderPreview Version

以下のドライバーとCUDAをインストール
470.14_gameready_win10-dch_64bit_international.exe
cuda_11.3.0_465.89_win10.exe

ゲストOSのLinux側

Ubuntu18.04 Python 3.6.9環境へのCUDA11.2のインストール

sudo apt update
sudo apt upgrade
cp /mnt/wsl/PHYSICALDRIVE1p2/home/i2m/Downloads/*11.2* .
sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-11-2-local_11.2.0-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-2-local/7fa2af80.pub
sudo apt update
sudo apt-get -y install cuda
cd /usr/local/cuda/samples/4_Finance/BlackScholes
sudo make
./BlackScholes

cuDNN8.1とTensorFlow2.5.0のインストール

sudo dpkg -i libcudnn8_8.1.0.77-1+cuda11.2_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.1.0.77-1+cuda11.2_amd64.deb
sudo apt-get install python3-venv
python3 -m venv ~/envs/tf2-cuda
source ~/envs/tf2-cuda/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install tensorflow-gpu==2.5.0
python3 -c "import tensorflow as tf; print( tf.__version__ )"
python3 -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())"