DockerでGPUを使用するプロセスの詳細な説明

TensorFlow 2.0を例に挙げる

tf-gpu をダウンロード

docker hub でダウンロードしたい tf バージョンを選択します ( GPU と py3 が付属したものを選択する必要があることに注意してください)

参考:

のように：

テンソルフローを docker pull します。/tensorflow:2.0.3-gpu-py3

上記のダウンロードがタイムアウトした場合は、Tsinghua ソースを構成できます。
または、次のコマンドを使用してダウンロードします。

docker pull docker.mirrors.ustc.edu.cn/tensorflow/tensorflow:2.0.3-gpu-py3

取得したtf-gpuイメージに基づいて独自のイメージを構築する

次のdockerfile

docker.mirrors.ustc.edu.cn/tensorflow/tensorflow:2.0.3-gpu-py3 から

RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && echo "Asia/Shanghai" > /etc/timezone && \
	pip3 インストール -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy pandas sklearn scipy matplotlib seaborn pyyaml ​​h5py hdfs

pip install deepctr[gpu] -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com を実行します。
pip install keras==2.3.1 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com を実行します。


# cd /data/wangguisen/ad_ctr
ビルド 1.0 以降を実行します。

イメージを起動してGPUが使用可能かどうかを確認します

docker run --gpus '"device=0"' \
  --rm -it --name ad_ctr \
  -v /data/wangguisen/ad_ctr:/data/ad_ctr \
  tf-deepctr:1.0

nvidia-smiグラフィック カード 0 に関する情報が表示されれば成功です。

参考文献:

https://blog.csdn.net/weixin_35725559/article/details/112268434

https://zhuanlan.zhihu.com/p/83691871

Docker が GPU をどのように利用するかの詳細な説明はこれで終わりです。Docker が GPU をどのように利用するかの詳細については、123WORDPRESS.COM の過去の記事を検索するか、以下の関連記事を引き続き参照してください。今後とも 123WORDPRESS.COM をよろしくお願いいたします。