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Dockerを使ってpytorch+cudaの環境を構築する - やったことの説明
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Dockerを使ってpytorch+cudaの環境を構築する - やったことの説明
はじめに 研究をやっていると 査読対応のために実験を追加したいが,環境をいじってしまっている 既存手... はじめに 研究をやっていると 査読対応のために実験を追加したいが,環境をいじってしまっている 既存手法を実行するために,tensorflowの特定のバージョンを使いたい.それに伴って特定のバージョンのcudaをインストールしなければならない みたいなことが発生する. pythonだけならcondaやpipenvでなんとかなるが,cudaなどが絡んでくると色々めんどくさくなる. そこで,Dockerを使って環境を構築することでこの問題を解決することを試みる. もう1台のパソコンや会社のPCで同じことをやるので記録を残す. cuda+dockerで検索するとnvidia-docker2を使うように書いてある記事がたくさんヒットするが,公式によると,nvidia-docker2はdepercatedでDocker 19.03以降はnvidia-container-toolkitを入れればいいらし