LinuxとDockerでTensorflow+CUDA+Jupyter環境を構築(後編)どうもfkdm(@fkdm88)です。前回はCUDAの導入までをこの記事で説明しました。今回はDockerを用いてTensorflow+CUDA+Jupyter環境を構築します。〜後編〜Dockerのインストールは省きます。Dockerなど参照してインストールしましょう。runtimeをインストールDockerでGPUを使うためのパッケージをインストールします。AURリポジトリのパッケージになりますので、yayを使います。(前編でも断りなしで使ってましたね。便利ですのでぜひ導入を)インストール後はDockerサービスを再起動しておきましょう。docker.servicenvidiaが提供しているDockerイメージを使用して動作確認します。こんな出力が返ってきたら、Docker上でGPU認識しCUDA動かせている証拠です。必要イメージを取得TensorflowのOfficialイメージが公開されています。GPU+JupyterのDockerイメージがほしいのでxxx-gpu-jupyterのタグがついたイメージを取得します。筆者環境のGPU(GK107M)が古く、最新のTensorflowを使用することができませんでした。Requirementは3.5以上であるためです。試行錯誤したところ1.8.0-rc1-gpuが3.0が使える最後のバージョンでしたのでやむなく、旧版を使用します。only)仕上げに、以下コマンドでコンテナ立ち上げておけば完了です。アクセスすればJupyterが開きます。capability=3.0に対応するDockerイメージにはJupyter対応済みのものがない。GPUを諦めるかJupyterを諦めるか、自作Dockerイメージを作るか、の3択です。余力があれば自作版を書こう。まとめ出たとこ勝負で始めてしまった本記事ですが、結果的に筆者環境ではJupyter立ち上げならず。いうことでまとめです。capabilityを確認すべし!capabilityが古いと最新TFは使用できない。CUDAのインストールはDockerを活用することでかなり楽。2021.02.06どうもfkdm(@fkdm88)です。Picoが届いたのでレビューしたいと思います。2021.01.15どうもfkdm(@fkdm88)です。遅ればせながら、機械学習を勉強しようと思い立ちました。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。WordPress.。