Jupyter + PyTorch

Docker で Jupyter ＋ PyTorch を動かそうと試みました。

まずは、Nvidia GPU Cloud の PyTorch を利用。
ローカル dir をコンテナ dir に割り当てる。Ver.も指定。
$ nvidia-docker run -it --rm -v /home/Data:/data nvcr.io/nvidia/pytorch:18.09-py3

PyTorch 18.09 は Nvidia driver Ver.390 に未対応。410beta 以上が必要と言われました。410 を入れるため、リポジトリ追加。

$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
$ sudo apt update

$ sudo ubuntu-drivers autoinstall
$ nvidia-smi
入りません。

$ sudo apt install nvidia-410
だめ。
$ sudo apt list --upgradable
410 提供されていません。

無駄足でした。ppaリポジトリ削除
$ sudo add-apt-repository --remove ppa:graphics-drivers/ppa
$ sudo apt update
ついでに
$ sudo apt upgrade
$ sudo apt autoremove

今度は Nvidia に直接取りに行きました。
が、現段階で 410 は GeForce だと RTX 20系 しか対応していないとのこと。最初に調べたら良かった。
https://www.nvidia.com/drivers/results/138299#driverInfo-138299=1

NGC の Ver とマシーンイメージを確認。
https://docs.nvidia.com/ngc/ngc-alibaba-vmi-release-notes/index.html#volta-alibaba-18-98-1
で、18.05 を選択。
$ nvidia-docker run -it --rm -v /home/Data:/data nvcr.io/nvidia/pytorch:18.05-py3
うん、Jupiter 入ってません。

では、Docker Hub から。
jupyter/tensorflow-notebook を入れると GPU 使えません。
pytorch/pytorch を入れると Jupyter 入ってません。
tensorflow/tensorflow を入れると、GPU も Jupiter も使えますが、Python2。

結局、一番簡単なのは、Google Colaboratory でした。時間制限はありますが、環境を汚さない条件では BEST でしょう。ひとまずこれで行きましょう。


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20181007追記
杜世橋「現場で使える！PyTorch開発入門」では、イメージが紹介されていました。基本、個人でUPされているものは、その確認が面倒です。が、図書で紹介されているものであれば問題ないでしょう。