NVIDIA Dockerで簡単にGPU対応のTensorFlow入りコンテナを作る方法
こんにちは。 小説家になろうの作品群を読んでいたら連休が終わりそうです。 連休の終わりのアンミラ帰りに衝撃作TensorFlowでGPUが使えないとそのアンサーエントリであるTensorFlow on DockerでGPUを使えるようにする方法を読み、書いてみたエントリです。先月購入した最低限Maxwell的なグラフィックカード(図1)絡みで見つけたNVIDIA Docker、なかなか良いものなのでもっと多くの方に知ってもらいたいなと思い。 今回はNVIDIA Docker + TensorFlowでGPUを有効活用する手順を紹介します。他の方による関連記事として、日本語でのNVIDIA Docker + Caffe解説はすでにUbuntu14.04.3でnvidia-docker使ってCaffeをインストールしてみたがあります。Caffeな方はそちらを参照ください*1。今回はお題がTen
Jupyter + Tensorflow + Nvidia GPU + Docker + Google Compute Engine
TL;DR: Save time and headaches by following this recipe for working with Tensorflow, Jupyter, Docker, and Nvidia GPUs on Google Cloud. Motivation: Businesses like fast, data-driven insights, and they employ data scientists to make them. Practicing data science is an exploratory, iterative process requiring lots of computing resources and lots of time. To better support exploratory iteration, data
nvidia-docker - Adwaysエンジニアブログ
ども〜古川です。 今回はnvidia-dockerについて書いてみようかと思います。 nvidia-dockerとは？ CUDAおよびcuDNNなどが梱包されたdockerコンテナイメージを使えるようにするためのツールです。 図のようにホストマシンのDriverを用意をしておけば、CUDAやcuDNNをつかったアプリをコンテナごとに管理できます！ 2016年7月時点ではrc版ですが、家のマシンで試したところ安定して使えそうだったので、今回を期に紹介します！ 結局nvidia-dockerは何がおいしいの？ Deep Learningライブラリのバージョンが容易になる ホストマシンにDeep Learningライブラリがある場合を想定してください。 Deep Learningライブラリをバージョンアップしたいときが起きますが、その場合、次の作業が必要になることがあります。 CUDAのバージョ
AWSのGPUインスタンス上のDockerコンテナでTensorFlow for Rを試す - INPUTしたらOUTPUT!
TensorFlow for RがRStudioからリリースされたので早速試してみた。環境構築が面倒になってきたのでEC2上にDocker環境を構築し、tensorflow+rstudioコンテナを作ったので手順をメモしとく。 項目 設定 リージョン オレゴン Amazon マシンイメージ CentOS 7 (x86_64) - with Updates HVM インスタンスタイプ g2.2xlarge ストレージの追加 EBS Cold HDD (sc1) 500GB CUDA 7.5 事前にCUDAのインストール、nouveauの無効化はしておくこと。 Docker, nvidia-dockerのインストール ホストとなるEC2にInstallation on CentOSに従ってインストールする。 # yumのリポジトリにDockerを追加 $ sudo tee /etc/yum.r
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