WSL2の環境下でDockerコンテナを作成し、GPUを起動させようとしていますが、
torchがインポートできません。pipでインストールしたのにもかかわらず、このように
なっている理由が分からず、有識者の方ご教示いただくことは可能でしょうか。
パージョン等様々な点確認しましたが解決に至りませんでした。
使用しているimageはkaggleのものを使用しています。
尚画面のキャプチャを添付致します。
以下のエラーが右下に表示されており、設定内容見ましたが特に今回のエラーと関連のある
項目を見つけることができませんでした。
その Notebook は Docker で起動した Jupyter Server に接続されていますか？
接続の手順： https://code.visualstudio.com/docs/datascience/notebooks-web#_connect-to-a-remote-jupyter-server
そうでないなら接続してください。接続してそうなるなら、インポートパスを確認するために、以下のコードを Notebook で実行して結果をコメントしてください。
import sys
print(sys.path)
@fotshuh
Questioner
コメント頂きありがとうございます。
添付していただいたURLでは少しやり方が分からなかったため、
jupyterサーバーへの接続方法を調べたところ以下がありましたが、
こちらも「Jupyter: Specify local or remote Jupyter server for connections」が
コマンドパレッドの選択肢にありませんでした。
尚、print(sys.path)の出力結果は以下となりました。
['/root/src', '/opt/facets/facets_overview/python', '/usr/lib/python38.zip', '/usr/lib/python3.8', '/usr/lib/python3.8/lib-dynload', '', '/root/.local/lib/python3.8/site-packages', '/usr/local/lib/python3.8/dist-packages', '/usr/lib/python3/dist-packages', '/usr/lib/python3.8/dist-packages']
何卒よろしくお願い致します。
Notebook 右上の Select Kernel をクリックして、出たパレットから Existing Jupyter Server… を選択して入力することはできますか？
@fotshuh
Questioner
コメント頂きありがとうございます。
こちら確認致しましたが、普段はPython環境のPython 3.8.10を使用していました。
大変恐縮ですが、既存のJupyterサーバーのURLとしてどのURLを入力すべきでしょうか。お送りいただいたURLで以下の文章を拝見しましたが、任意のリモートサーバーのIPやport,access-tokenは決まったものがあるということでしたでしょうか。
何卒よろしくお願い致します。
起動したコンテナの中で jupyter notebook --ip 0.0.0.0 --port 8888 --no-browser --allow-root を実行して、表示された URL を入力してください。
普段はPython環境のPython 3.8.10を使用していました。
これは WSL2 の Python ですよね？ Docker コンテナ内の Python とは関係ない環境なので、最初のスクリーンショットにあるようにコンテナ内で pip install torch しても、 WSL2 の Python には影響しません。
今の Notebook は WSL2 の Python で起動した Jupyter サーバーに接続しているので torch が使えず、解決策としてコンテナ内のサーバーに接続しようとしています。
@fotshuh
Questioner
早速のご返信ありがとうございます。試したところ、torchのインポートできました。ところがGPUが認識されていない状態でした。ターミナルもjupyterサーバーに接続している状態だとコマンドも実行できないのでnvidia-smiで確認もできませんでした。尚、dockerを使用せずwslのみだと、nvidia-smiでGPUが認識されていることは分かりますが、tensorflowをインポートした際にはCould not find cuda drivers on your machine, GPU will not be usedと表示がされています。結局のところGPUが仮想環境で使用できれば良いのですが解決法ご存じでしょうか。五月雨となり申し訳ありませんがよろしくお願いします。
ターミナルもjupyterサーバーに接続している状態だとコマンドも実行できないのでnvidia-smiで確認もできませんでした。
一度サーバーを止めて確認したらいいのでは。
WSL 2 対応の CUDA ドライバーは以下のページを参考にしてインストールしてください。
@fotshuh
Questioner
上記承知しました。ありがとうございました。
