docker とは何か、使い方は独学で学んでいます。私はdockerを初めて使用するので、ここでいくつかの基本を学びたいと思っています。
nvidia-docker (インストール ガイドに従って) と tensorflow/tensorflow:nightly-gpu-py3 ( nightly-gpu、GPU (CUDA) コンテナーを開始) をコンピューターにインストールしました。
- Docker: NVIDIA Docker 2.0.3、バージョン: 17.12.1-ce
- ホスト OS: Ubuntu 16.04 デスクトップ
- ホスト アーチ: amd64
私の問題
cifar10_multi_gpu_train ( tensorflowを使用して Python で記述) と単純なモンテカルロ シミュレーション (純粋な cuda で記述) の両方が実行に失敗します (致命的なエラー: curand.h がありません) fdm (純粋な cuda で記述) または単純な行列乗算 (python で記述) tensorflow を使用) コンテナー内で動作します (tensorflow/tensorflow:nightly-gpu-py3)。
CPU のみを使用するコード ( a3cなど) は、テンソルフローで正常に動作します。
GPU を使用する一部のコードは、エラー メッセージを返します。(コード使用時<curand.h>)
詳細
コンテナー (tensorflow/tensorflow:nightly-gpu-py3) で、モンテカルロ シミュレーションを実行すると、次のエラーが発生します。
fatal error: curand.h: No such file or directory
locate curand.h何も返しませんが、試してみるlocate curandと次のようになります。
/usr/local/cuda-9.0/targets/x86_64-linux/lib/libcurand.so.9.0
/usr/local/cuda-9.0/targets/x86_64-linux/lib/libcurand.so.9.0.176
/usr/share/doc/cuda-curand-9-0
/usr/share/doc/cuda-curand-9-0/changelog.Debian.gz
/usr/share/doc/cuda-curand-9-0/copyright
/var/lib/dpkg/info/cuda-curand-9-0.list
/var/lib/dpkg/info/cuda-curand-9-0.md5sums
/var/lib/dpkg/info/cuda-curand-9-0.postinst
/var/lib/dpkg/info/cuda-curand-9-0.postrm
/var/lib/dpkg/info/cuda-curand-9-0.shlibs
およびlocate cudnn.h:
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/include/tensorflow/core/util/use_cudnn.h
の場合locate cuda.h:
/usr/include/linux/cuda.h
/usr/local/cuda-9.0/targets/x86_64-linux/include/cuda.h
/usr/local/cuda-9.0/targets/x86_64-linux/include/dynlink_cuda.h
/usr/local/cuda-9.0/targets/x86_64-linux/include/dynlink_cuda_cuda.h
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/include/tensorflow/core/platform/cuda.h
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/include/tensorflow/core/platform/stream_executor_no_cuda.h
nvcc --version戻り値：
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176
ホスト（コンテナの外側）で、試してみるとnvidia-docker run nvidia/cuda nvidia-smi、
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 390.30 Driver Version: 390.30 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce GTX 108... Off | 00000000:03:00.0 On | N/A |
| 0% 48C P8 22W / 250W | 301MiB / 11177MiB | 1% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 GeForce GTX 108... Off | 00000000:81:00.0 Off | N/A |
| 0% 51C P8 22W / 250W | 2MiB / 11178MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
+-----------------------------------------------------------------------------+
私がしたこと
nvidia-docker、nightly-gpu-py3 を再インストールして
#include <curand.h>--> 失敗しましたnightly-gpu-py3 コンテナーで、cuda/cuda ツールキを再インストールして
#include <curand.h>--> 失敗しましたdocker を使用しない他のマシンですべてのコードを実行しようとしましたが、cuda/tensorflow-gpu は既にインストールされています。彼らは正常に動作します。
nvidia-docker の概念とイメージ/コンテナーの機能を完全に誤解していると思います。
質問
- nvidia-docker をインストールしたら、
nvidia-docker run <myImage>. Dockerイメージは、依存関係（PATH、パッケージなど）を保存して特定のコード（私の場合は、を使用するコード）を実行できることを意味していません<curand.h>か？（そしてコンテナは実際の仕事をしますか？） - tensorflow/tensorflow:nightly-gpu-py3 イメージには CUDA Toolkit/cuDNN がありますか? nightly-gpu-py3の no
<curand.h>は、nvidia-docker/nightly-gpu-py3 を不適切にインストール/ダウンロードしたことを意味しますか? - コンテナ (nightly-gpu-py3) 内での CUDA ツールキットのインストールまたは cuda の再インストールが失敗しました (ここのプロセスに従いました)。
<curand.h>コンテナー (nightly-gpu-py3) 内で使用できる方法はありますか? sudo nvidia-docker run -it --rm -p 8888:8888 -p 6006:6006 <image> /bin/bash指定されたイメージで新しいコンテナーを開始するコマンドです。それは問題になるでしょうか？