おそらく使用する環境やライブラリ
Docker, Python3, NVIDIA/CUDA, tensorflow,
- Dockerfileに必要な要素を記述する~ベースイメージの指定やライブラリのインストール。#まだ分かってないから後で書こう
- Dockerfileを元にDocker imageをビルドする。
- コマンド "docker build -t <イメージ名>:<タグ> ."
- Dockerコンテナの作成。
- docker run --gpus all -it --rm -v [ホストディレクトリの絶対パス]:[コンテナの絶対パス] [イメージ名] [コマンド]
- コンテナを毎回破棄するか使い続けるか
- 使い続けるなら
- docker start <コンテナ名またはコンテナID> #停止していたコンテナを起動
- docker exec -it my_container /bin/bash #コンテナに入る
- 今回は毎回破棄する予定。
- docker images #作成したDockerイメージの一覧を表示
- docker ps -a #作成したDockerコンテナ一覧を表示
- docker build -t my_cuda_image:1.0 . # imageビルドの例
- docker run --gpus all -it --rm -v D:\Programing\vaesystem:/home vae_image:1.0 /bin/bash #コンテナ作成の例。消去オプションとかマウントするパスが書いてある。
- docker container prune #未使用コンテナを消去
- docker rmi [イメージID] # docker image消去
- とりあえずFROM ~でベースイメージ指定
- RUNでコマンド実行
- TODO 追記する