Platformの使い方を勉強していました。Learningをサクサク回していきたいという意図でした。今回は手元のコードをGCPのGPUを使って学習するまでにやったことのメモです。方法は大きく分けて2通りあって、Google公式のVMを使用NVIDIA-Dockerを使ってDockerコンテナ内からGPUを操作できるようにするですね。その他、自前でツールインストールしても良いんですが、この時代ですしDockerで良いんじゃないかと。楽できるところは楽していく主義なので。公式のVMはお手軽に使えるのでいいですね。(正直GPUが使えればなんでもいい。どこでも同じ環境を作りたい人(複数環境対応のサービスを提供する場合とか?)だとNVIDIA-Dockerを用意するのが良さそうです。その他、注意点としては、GPUが使用できないリージョンがある点です。Cloud距離が近く、レイテンシの小さい東京リージョンではGPUは残念ながら利用できません。記載のあるリージョンでインスタンスを立てて使用してください。console.cloud.google.com指示に従って4~5回クリックすればインスタンスの出来上がりです。GCPだけ使うならこのやり方一択だと思います。わかってませんが、インスタンスできちゃいましたし。NVIDIA-Dockerを使ってDockerコンテナ内からGPUを操作できるようにする上のやり方を見たあとだとちょっと面倒ではありますが、環境をどこでも統一できるという意味では良いのではないでしょうか。用途によりけりですが、個人的にはこちらで進めたいと思います。nvidia-dockerはこちらから使用できます。複数GPUを使用したい方はGPUの割当申請をします。デフォルトで1つはGPUが使えるようなので、一つでいい方はこちらは読み飛ばしてください。指標で好きなGPUを選択して表示します。チェックを付けて「割り当てを編集」で申請を出せます。数が多いと英語でメールのやり取りが必要になるようですが、2~3つなら設定完了のメールを待てばOKのようです。インスタンスの作成プロジェクトの作成GCPにのコンソールから適当な名前でプロジェクトを作成して下さいませ。「作成」でインスタンスを作成します。LTSGPU:K80ストレージ30GBでやってみます。CUDAのインストール大本のインスタンスにCUDAをインストールします。https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=debnetworkやり方はこちらを参考にdeb(network)でインストールしました。Dockerのインストール基本的にはgithubに書いてあるとおりにしていただければ問題ないかと。https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker一応こんな感じで打ちました。Dockerがちゃんと動いているかの確認をします。こちらからDockerfileを拝借してきました。["python3"]Python3で確認します。print(torch.cuda.is_available())TrueGPUがちゃんと見えているので、一応ちゃんと動いてるっぽいです。00:09GCPでPyTorch(GPU)を使えるようにするまでにやったことのメモTweet関連記事2019-07-18SudachiPyでユーザー辞書を使う気がついたら、前回のブログからだいぶ空いてしまいました。こ...2019-03-21機械学習用の自分用Dockerfileをまとめる今回は特に新しいことはありません。完全に自分用メモです。ニュースコーパスで遊んでみる前回はこんなことやっていました。...2019-02-15自然言語処理で遊んでみる(その1:テキストデータの準備)この前までは、ディープラーニングという切り口で自然言語処理...2019-02-10自然言語処理について勉強してみた(その3:RNN)この前はword2vecの勉強をしていました。(1)月別アーカイブはてなブログをはじめよう!nogawanogawaさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。