2017-11-01 1 views
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ドッカーコンテナからGPUにアクセスするにはnvidia-dockerを使用しています。しかし、私たちのマシンのすべてがGPUを持っているわけではないので、GPUが利用できないときに自動的にCPUバージョンにフォールバックしたいと思います。テンソルフローのCPUとGPUバージョンを同時にインストールすることは可能ですか

CPU用とGPU用に別々のドッカーイメージを作成する必要がありますか、またはtensorflowtensorflow-gpuをインストールして、GPUが利用できるかどうかによって正しいバリアントを選ぶことができますか?

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@Stefano、あなたはさらに詳しく説明できますか? –

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はい、私はもちろん、GPUが利用可能かどうかに応じて別のイメージを開始することができますが、私はそれを避けることができれば、プロジェクトごとに2つの別々のイメージを維持したくないです。 –

答えて

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公式Tensorflow docker imagesを参照してください。GPUバージョンは、nvidia-dockerを使用してGPUにアクセスします。

私が過去に行ったことには、ほぼ同じ2つのDockefilesがあります。 、他の

すべてが同じになります(必要に応じあなたはまた、Python2の画像を選択することができます)

FROM tensorflow/tensorflow:latest-py3 

OR

FROM tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3 

:Dockerfilesの唯一の違いは、ディレクティブFROMだろうイメージをビルドするときに適切なFROMタグが設定されるように、これを自動化することもできます。私はホストマシンがGPUを持っているかどうかによってmakefileを使って適切なイメージを作りました。

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