둔진의 소프트웨어 이야기

전에 Docker를 이용해서 비교적 간편하게 Tensorflow GPU를 사용하는 법을 공유드렸습니다 (Docker를 이용해서 편리하게 GPU Tensorflow를 사용하자). Docker를 이용하면 Performance에 영향은 거의 없으면서, 환경을 독립적으로 유지할 수 있다는 장점이 있습니다. 이런 점은 배포 시에는 아주 좋지만 개발 시에는 치명적인 문제점이 있는데, 바로 코드를 변경할 때마다 Docker Image를 새로 빌드해야 한다는 점입니다. 간단한 방법을 통해서 이 문제를 해결할 수 있습니다. Docker를 이용해서 편리하게 GPU Tensorflow를 사용하자를 따라서 설정을 했다고 가정하겠습니다. 그럼 아래 명령으로 Docker의 Bash shell으로 진입할 수 있습니다. $ dock..

Ubuntu에 업데이트가 있을 때마다, Tensorflow에 업데이트가 있을 때마다, GPU를 사용할 수 있도록 Tensorflow를 설치하는 일이 여간 어려운 일이 아닙니다. Nvidia 드라이버 버전도 꼬이고, CUDA는 또 호환되는 버전이 따로 있고, Package는 LTS만 지원한다고하고, CuDNN 버전 등등에. 여러분만의 고민이 아닙니다. 이 고민을 Docker를 이용해서 비교적(?) 손쉽게 해결해보겠습니다. 물론 Docker에 대해서 아주 기본 사용법은 아셔야 합니다. (여담이지민 Ubuntu 20.04 LTS가 출시됐다기에 설치해보면서 Tensorflow를 Docker로 설치해봤습니다. 아무래도 이제 막 나온 따끈따끈한 판이다 보니 CUDA와 Tensorflow가 잘 될지도 의문이었고, 무..