パソコンを新調して、GPUドライバをビルドしようとしたら、kernel header filesがないというエラーが出たので、どうしたらWSL(Windows Subsystem for Linux)にheaderをインストールできるのかと、ネットで検索しまくった結果、どうやら、WSLにはカーネルヘッダーファイルがないという結論に達した。なので、GPU driverだけではなく、Open CLもインストールできないという致命的な状況に陥ったので、WSLを諦めざるを得なくなった。
さらに、WSLはCドライブの容量を莫大に消費するので(Dドライブにインストールすることができないというのが大勢の意見)、例えば、Cドラが256GのSSDで、Dドラが1TバイトのHDDという構成のパソコンの場合、貴重なSSDをWSL如きのために使いたくない場合、WSLは使わない方がいいということになる。Dドライブに仮想環境を作るのがベストな選択ということだ。
不幸中の幸いで、今度の新しいパソコンは、非常に高速な上に、メモリもストレージも容量が十二分にあるので、VMware Workstation PlayerにUbuntu 18.04 LTS Bionic Beaverをインストして使うことにした。古いパソコンでは、virtual boxがまともに動かなかったので、WSLを使うしか選択肢がなかったが、新しいパソコンになって選択肢が増えた。
ただ、OSがWindows10 Home Editionだと、Hyper-Vが使えない理由から、Windows Dockerがインストできないので、Docker ToolBoxを使うしかないが、Virtual Boxが問題有りなので使わない方がいいという意見もあるが、実際には、普通に使えているという報告も多々ある。
適当にネットでチョロっと検索して得た情報なので、実際には、ここで書かれていることと事実が異なる可能性もあることは否めない。何れにしても、WSLはCPU onlyで機械学習を勉強するにはもってこいのツールであることは確かで、Google colabと併用することで、機械学習の学習には、ある意味、鬼に金棒的な存在であるとさえ言える。
WSLも猛烈な勢いで進化しているので、そのうち、dockerもnativeで普通に使えるようになるかもしれないし、kernel header fileの利用も可能になるかもしれない。