myanote/dl4us repository overview

東京大学の松尾研究室がDeep Learning実践開発講座 (DL4US) を公開された。→ GitHub - matsuolab-edu/dl4us⁠

このDockerは、簡単にDocker上で実行&学習するためのDockerイメージです。 非公式ですので、各自責任を持ってご利用いただければと思います。

⁠前提

dl4usの演習ではGPUを使用しているため、このDockerでもnvidia-dockerを使用しGPUを使用できるようにしています。 nvidia-dockerのセットアップ方法は以下のサイトをご参照ください。

• GitHub - NVIDIA/nvidia-docker: Build and run Docker containers leveraging NVIDIA GPUs⁠
• nvidia/cuda - Docker Hub⁠

⁠Usage

事前にdl4usをダウンロードしてください。 Dockerイメージをダウンロードして、jupyterを実行します。

$ docker run -it -v $(【ダウンロードしたdl4usのPATH】):/jupyter -p 8888:8888 --runtime=nvidia myanote/dl4us /bin/bash
$ jupyter notebook --port 8888 --ip=0.0.0.0 --allow-root
…
…
[C 02:20:57.283 NotebookApp]
To access the notebook, open this file in a browser:
file:///root/.local/share/jupyter/runtime/nbserver-2113-open.html
Or copy and paste one of these URLs:
http://(aa884dece7ca or 127.0.0.1):8888/?token=5e83dc5d3fd5cdbb10a0eee12559e25eb5b7a99d54753b28

あとは、ブラウザでdocker上に表示されたURLを開けばOKです。 上の例では、 http://127.0.0.18888/?token=5e83dc5d3fd5cdbb10a0eee12559e25eb5b7a99d54753b28 になります。

⁠検証した環境

検証した環境は以下のとおりです。

• DELL G3
• CPU: intel CORE i5 8th Gen
• GPU: GeForce GTX 1050
• OS: Ubuntu 16.04

⁠既知の問題

⁠lesson 3 の section 4は未検証です。

なぜか、lesson3 のsection4のDatasetはwebページが開けません。 なので、Lesson3のSection4は未確認です。

⁠lesson 5 は未検証です。

lesson 5 の section 1 のMSCOCOが大きすぎて未検証です。

python3 preprocess_mscoco.py

で、処理が勝手にkilllされます。 おそらく、MSCOCOのファイルが大きすぎて、メモリ不足で勝手にkillされていると考えています。 そのため、lesson5は未検証です。

⁠lesson 7 について

lesson7では以下のようなコマンドは、 pip や apt などのインストールコマンド以外すべて実行してください。

#Colab上では以下を実行してください