コンテナを使ったGPUディープラーニング環境の構築 - Qiita
nvidia-docker2とは コンテナでGPUを簡単に利用できるnvidia-docker2を利用してディープラーニング環境を構築します。nvidia-dockerを使うことによって、GPUのドライバとCUDA/cuDNNの関係を疎結合にすることができます。コンテナ化により環境構築が楽になるだけでなく、同一ホスト上で複数のCUDA/cuDNNのバージョンのコンテナを動かす事ができるため、CUDA/cuDNNを使っているポータビリティが向上します。 2017年11月にリリースされたnvidia-docker2ですが、公式ガイドによると、nvidia-dockerとnvidia-docker2の違いは以下のとおりです。 Docker CLIをラップする必要がなくなった。別のデーモンは必要ありません。これによりnvidia-dockerコマンドではなく、標準のdockerコマンドが使えるよう
Deep Learning環境はKeras + Docker + Jupyter Notebook + GPUがいいカンジ - もょもとの技術ノート
はじめに ポチポチKeras動かすのにどのような環境がいいのか考えてみました Keras + Docker + Jupyter Notebook + GPUの環境構築作業ログを紹介します Keras GitHub - fchollet/keras: Deep Learning library for Python. Convnets, recurrent neural networks, and more. Runs on Theano or TensorFlow. わかりやすいインターフェースがかなり好き Docker TensorFlowで学ぶディープラーニング入門～畳み込みニューラルネットワーク徹底解説 を参考にしました この本ではDockerを使用してます 当初はvirtualenv使用して環境作る予定だったので、勉強になりました 環境の移植性いいね GPU使用できるのいいね Ju
nvidia-dockerでtensorflowを動かす - Qiita
はじめに 前回の 記事 ではtensorflow/tensorflowのイメージを元にdocker上でGPUモードのtensorflowを動かせる環境を構築しました． 先日，caffeのdocker環境を構築する機会がありまして，nvidia-dockerというものを使いました．nvidia-dockerを使うとdocker上から簡単にcudaにアクセスすることができます．今回はnvidia-dockerを使ってtensorflowを動かしてみようと思います． 追記 - 現在はtensorflow公式のイメージもnvidia-dockerを使うようになっています． nvidia-dockerの導入 dockerを導入した環境において，以下で導入できます． $ git clone https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker.git $ cd nvidia-
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