Docker・rocker でGUIとGPUが使えるROS 2 Humbleの環境を作る - Qiita
sudo apt-get update sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add - sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu bionic stable" sudo apt-get update sudo apt-get install docker-ce curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpg
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
docker (nvidia-docker) を使ってマルチノードで ChainerMN を実行する方法(仮) - Qiita
docker (nvidia-docker) を使ってマルチノードで ChainerMN を実行する方法(仮) 編集履歴: (2017/12/14) nvidia/cuda:9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04 を使う場合 nccl-repo-ubuntu1604-2.0.5-ga-cuda9.0_3-1_amd64.deb をダウンロードして配置しなくても apt-get install libnccl2 libnccl-dev できたので変更 シングルノード シングルノードなら特に難しい所はない。docker コンテナ内に OpenMPI や ChainerMN をインストールして、nvidia-docker run で mpiexec すれば良い。 Dockerfile FROM nvidia/cuda:9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04 R
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