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DockerでGPU環境構築 [2020年10月版] - Qiita
概要 本記事ではDockerを使って、tensorflow2.3 + Python3.8の環境構築をします。 任意のTensorFlow、Py... 概要 本記事ではDockerを使って、tensorflow2.3 + Python3.8の環境構築をします。 任意のTensorFlow、PyTorchのバージョンで、対応するCUDAとPythonのバージョンに本記事の内容を書き換えれば簡単に環境構築ができます。 DockerでGPU環境構築を行う系の記事が混在しているため、2020年10月時点で自分が行ったことを備忘録がてら整理します。 本記事では、nvidia/cuda:10.1-cudnn7-devel-ubuntu18.04イメージをベースにPython3.8とPoetryをインストールし、仮想環境内でPoetryを使ってtensorflow2.3をインストールします。 対象読者 Docker入門者 複数のTensorFlowなどのフレームワークのバージョンの環境を一つのマシン上に構築したい人 環境 Ubuntu 16.04.3
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