GitHub - NVIDIA/nvidia-docker: Build and run Docker containers leveraging NVIDIA GPUsYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
nvidia-docker でポータブルな機械学習の作業環境を作る - Qiita
※ nvidia-docker2 が発表されたため以下の知識はすべて過去のものとなりました。公式wikiが充実しているのでそちらをみたほうが良いです ※ この記事は、この記事の古いバージョンを改定編集し 2017年10月21日 の 技術書典3 にて頒布した同人誌のさらに加筆編集版です nvidia-docker でポータブルな機械学習環境を作る 動機 caffe, caffe2, tensorflow, theano, mxnet, chainer, pytorch, torch などの様々な CUDA 依存のライブラリやフレームワークがある。 しかしこれらは互いに依存するubuntuやpython、CUDA等のバージョンがそれぞれ異なる。 このような状況では以下のような問題が発生する。 共用 GPU マシンの場合 - ユーザがそれぞれ sudo 権限を持ち、好き勝手にライブラリをインスト
Ubuntu 16.04 LTS で NVIDIA Docker を使ってみる - CUBE SUGAR CONTAINER
(2019-09-22 追記) NVIDIA Docker は現在では非推奨 (Deprecated) な方法となっています。 代わりに NVIDIA Container Toolkit を使ってください。 blog.amedama.jp 以前、このブログで Keras/TensorFlow の学習を GPU (CUDA) で高速化する記事を書いた。 このときは、それぞれの環境の分離には Python の virtualenv を使っていた。 blog.amedama.jp 今回は、別の選択肢として NVIDIA Docker を使う方法を試してみる。 NVIDIA Docker というのは NVIDIA が公式で出している Docker から CUDA を使えるようにするユーティリティ群と Docker イメージ。 このやり方だと Docker ホストには NVIDIA Driver さ
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