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현재 내 서버에는 GPU가 2개 있는데 학습하고 있는 코드는 multi-gpu 코드가 아니다. 그러므로 2개의 GPU에 각각 코드를 돌린다면 2번의 실험을 동시에 할 수 있다. 그래서 docker-compose를 이용해 특정 GPU만 할당하는 방법을 알아보았다. 0. GPU 확인 nvidia-smi output: 1070 2개가 보인다. GPU index는 0부터 시작하여 2개니깐 1에서 끝난다. 1. docker docker run -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=1 hsh0322/las-pytorch python3 train.py 위와 같이 -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=(원하는 GPU number)로 옵션을 넣어주면 된다. 2. docker-compose version..

Docker를 도입한지 시간이 흘렀고, 현재 가장 Low-level로 사용중이다. docker run ...으로 시작하는 명령어를 통해 컨테이너를 만들고 실행한다. 이제는 익숙해졌지만 사실 docker-compose라는 자동화된 패키지가 있는 것을 알고 있었다. 이번 기회에 한번 docker-compose를 사용하여 생산성을 높여볼까 한다. 0. Docker로 딥 러닝 하기 위한 준비 https://hanseokhyeon.tistory.com/entry/Docker-Pytorch-GPU로-딥-러닝-개발하기?category=854704 Docker + Pytorch + GPU로 딥 러닝 개발하기 https://www.slideshare.net/MichaelDucy/the-future-of-everythin..