DockerでのディープラーニングGPU学習環境構築方法 - Qiita

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? DockerでGPU学習環境構築 背景 ディープラーニングでローカルPCのGPUを使った学習環境を構築した経験のある人は、一度はNVIDIAのドライバやCUDA周りでハマった経験があるのではないでしょうか？そんなバッドノウハウ（怪文章？）をまとめたQiita記事（TensorFlowでGPU学習させるためにCUDA周りではまったときの対処法）に、なんとNVIDIAの中の人(@ksasaki さん）から「Dockerを使えば…人類は幸せになれる（超意訳）」とのコメントをいただきました！ 喜び勇んで、NVIDIAのドライバをアップデートした

[misshiki]

“Dockerを使うことで、CUDA、cuDNN、TensorFlowのバージョンの組み合わせに悩まなくて済むのが良いですね。”

[endo_5501]

すげえ助かった...GPU認識させるのこんなに苦労するとは思わなかった(recommandedなドライバだと全然だめで、別の奴に変えたらうまくいった)

[stealthinu]

dockerで各種環境が使えるためpytorchとかのバージョンに悩まされずに環境を利用できる／ネイティブのUbuntuにNVIDIAのドライバ入れてもnvidia-smiうまく動かないのセキュアブート無効化が必要！