dockerコンテナでtensorflowやPytorchをGPUで稼働させる

目標

• devcontainerでdockerコンテナを作成し、tensorflowやPytorchをGPUで実行できるようにする

事前準備

• 以下の記事を参考にdevcontainerの環境を作成する。

Tensorflowのインストール

• Dockerfile上でpipやcondaを使ってtensorflowをインストールする方法もあるが、ドライバやバージョン関係でエラーになりやすいので、今回はdocker hubのイメージからTensorflowをインストールする。

• 以下のサイトから適切なバージョンのtensorflowのイメージを選定する。

• 参考 https://www.tensorflow.org/install/docker?hl=ja

• tensorflowとcuda及びpythonの対応表 https://www.tensorflow.org/install/source?hl=ja#gpu_support_2

• DockerfileのFROMを　tensorflow/tensorflow:latest のように書き換えて、コンテナをリビルドすれば完成

• なお、pythonやpipはtensorflow dockerイメージに含まれているのでaptからインストールする必要はない

Pytorchのインストール

• 以下のサイトから適切なpytorchのバージョンを選択する

• DockerfileのFROMを　pytorch/pytorch:latest のように書き換えて、コンテナをリビルドすれば完成

• なお、pythonやpipはtensorflow dockerイメージに含まれているのでaptからインストールする必要はない