/Docker_gpu_env

Docker + GPU + PyTorchの環境

Primary LanguagePython

リポジトリについて

データ分析をする際に必要なライブラリが用意されたPythonによる環境を提供しています。 コンテナ内はGPUにも対応しています。 WSL2(Ubuntu20.04), Docker, gitを利用しています。

GPUはGTX 1650で確認済みです。

ディレクトリ

  • notebook/.....ここに.ipynbファイルやデータなどを追加します。

ライブラリの追加

ライブラリを永続的にインストールする場合、libraries/Dockerfileにインストールするライブラリを追加してください。

# python libraries
RUN pip install -U pip && \
        pip install fastprogress japanize-matplotlib \
        new library here

リポジトリのダウンロード

git clone https://github.com/jinwatanabe/Docker_gpu_env.git

Docker_gpu_envというフォルダがクローンされるので以降はそのフォルダで作業をします。

起動方法

  1. docker-compose build
  2. docker-compose up

Webブラウザを開きlocalhostにアクセスする。

bandicam 2021-05-28 21-30-20-860

作業の後にはdocker-compose downをしてください。

GPUの設定

以下の記事を参考に設定を行う。

認識しているかの確認は以下のコマンドで行う。

$ docker exec -it jupyter bash
$ nvidia-smi

また、/notebook/gpu_test.pyでPyTorchのGPU確認が行える