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GPU 지원을 통해 이전에 실행 중인 Docker 컨테이너 시작하기

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GPU 지원을 통해 이전에 실행 중인 Docker 컨테이너 시작하기

저는 최근 일부 신경망을 훈련하기 위해 CUDA/Docker를 지원하는 WSL2(Windows 10, 21H2)를 설정했습니다. 이를 위해 나는 이 가이드의 지침을 따랐습니다.https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html

작업이 완료되면 링크한 문서에 지정된 대로 이미지를 실행했습니다.

docker run -it --gpus all -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter

이제 브라우저를 시작하고 GPU를 지원하는 Jupyter Notebook에서 작업할 수 있습니다. 다음을 실행하여 이를 확인합니다.

import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')

출력에서는 GPU를 사용할 수 있음을 확인합니다 [PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')].

작업이 끝나면 변경 사항을 저장하고 컨테이너에서 CTRL-C를 중지합니다.

지금까지는 모든 것이 예상대로 작동합니다.

작업을 재개하기 위해 이전에 실행한 컨테이너의 이름을 docker start -i happy_bose사용 했습니다 .happy_bose

그러나 GPU 지원은 존재하지 않습니다(호출은 tf.config.list_physical_devices('GPU')빈 목록을 반환함).

GPU 지원으로 컨테이너를 시작할 것으로 예상했지만 docker start -i happy_bose그렇지 않습니다. GPU를 지원하는 컨테이너를 재사용할 수 있는 방법이 있습니까? 아니면 docker run매번 컨테이너를 생성하고 사용을 시작해야 합니까 ?

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