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nvidia-dockerでtensorflowを動かす

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はじめに

前回の 記事 ではtensorflow/tensorflowのイメージを元にdocker上でGPUモードのtensorflowを動かせる環境を構築しました.
先日,caffeのdocker環境を構築する機会がありまして,nvidia-dockerというものを使いました.nvidia-dockerを使うとdocker上から簡単にcudaにアクセスすることができます.今回はnvidia-dockerを使ってtensorflowを動かしてみようと思います.

追記 - 現在はtensorflow公式のイメージもnvidia-dockerを使うようになっています.

nvidia-dockerの導入

dockerを導入した環境において,以下で導入できます.

$ git clone https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker.git
$ cd nvidia-docker
$ make install
$ nvidia-docker volume setup

Dockerfile

ベースイメージとしてnvidia/cuda:cudnnを指定しています.バージョンを指定したほうが安心かもしれませんが.cuda,cudnnが導入されたイメージです.
pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whlは普通の環境と同様の方法で導入しています.
tensorflow/のイメージだとjupyterが入っていたりしますが,個人的に使っていないので.

FROM nvidia/cuda:cudnn

RUN apt-get update
RUN apt-get install -y --no-install-recommends python-pip python-dev

RUN pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

ENTRYPOINT ["/bin/bash"]

起動

dockerの代わりにnvidia-dockerで起動します.device等を指定しなくてもいいので楽です.

nvidia-docker run -it image_name
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