はじめに 前回の記事でCUDAおよびCuDNNを自分でインストールする手法を紹介しましたが、Dockerを使うとさらに簡単にディープラーニング環境を構築できます。 さらに、簡単に使えるだけではなく、複数のバージョンやフレームワークを共存させるときにも便利です。 書き終えたときにこんなすばらしい投稿を発見し、これ自体の価値はなくなってしまいましたが、自分用のメモということで公開します。 OS:ubuntu 14.04 準備 AWSのP2インスタンスを立てた後に色々インストールします。 sudo apt-get update -y sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install -y build-essential git python-pip python-dev libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libcurl