【Docker23】docker-composeでGPU指定する方法 - パンくんのプログラミング日記
さて、Docker,docker-compose、CI/CDパイプラインの構築と学んできたので、 少し小難しい話もしていこうと思います。 皆さんはJetsonやGPU付きPCでDocker環境でGPU指定したい時、docker runで『– – gpus all』としますよね？ これをDocker-compose.ymlにコーディングする際、どう書けばいいんだろう？と悩んだことはありませんか？今回はそのやり方について解説していこうと思います。 docker-compose v1.28以前の方法 nvidia-container-runtimeをインストール 実はdocker-composeでは、docker runの『– –gpus all』に対応したコマンドがまだ実装されていません。(2021/6現在) 👇なので、『– –runtime nvidia』オプションを指定できるようnvid
docker imageの保存先を変更する - 機械学習エンジニアの備忘録
最近自分はdeep learningやデータサイエンスの環境構築も基本的にdockerで行うようにしています。 dockerfileさえあれば他のVMでも簡単に同じような環境が作れるので重宝しています。 しかし、docker imageって何気にサイズがでかいのでストレージの容量がすくない端末やVMだとimageをたくさん作ったときにすぐ容量がなくって辛いです… そこで今回はdocker imageの保存先を変えてみたいと思います。 docker imageの情報はデフォルトの設定を変えていなければ基本的に /var/lib/docker/配下に保存されます。 この保存先のパスをマウントされたディスクなどに変更してあげればいいわけです。 docker の環境ファイルの場所を確認 docker info で環境ファイルの場所を確認できます。 $ docker info Containers:
Ubuntu 18.04 でハイバネーション – ぷちのいず
前回の記事で Ubutntu 16.04 から 18.04 へ環境を移行させたと書きましたが、なぜ 16.04 を使い続けたかというと、17.04 や 17.10 ではなぜかハイバネーションがうまく動かなかったからです。普段ノートPCを使っているのでサスペンドさせておけばよいのですが、思いのほかサスペンドがバッテリを消耗するので、大体ハイバネーションで電源を切っています。私が使っている Vaio Pro11 は SSD なのでハイバネーションによる保存/復帰も高速なので重宝しています。 Ubuntu 18.04 でのハイバネーションの設定方法をメモがてら残しておきます。 1. swapの設定 ハイバネーションするには swap の容量が物理メモリの2倍程度必要です。 容量が少ない場合は gparted などを使って拡張してください。 2. initramfs 内の設定を確認 クリーンインス
真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
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