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Container Station에서 TensorFlow 사용법

최신 업데이트일: 2019-09-24

TensorFlow 소개

TensorFlow™는 데이터 흐름 그래프를 사용한 수치 계산을 위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다. 그래프 노드는 수학적 작업을 의미하며, 그래프 엣지는 서로 주고받은 다차원 데이터 배열(텐서)을 의미합니다.

Container Station에서 TensorFlow 설치

  1. GPU를 Container Station에 할당합니다.
    1. 제어판 > 시스템 > 하드웨어 > 그래픽 카드로 이동합니다.
    2. 리소스 사용 아래에서 GPU를 Container Station에 할당합니다.
    3. 적용을 클릭합니다.
  2. Container Station을 엽니다.
  3. 올바른 이미지 버전을 사용하십시오.
    1. 이미지를 클릭합니다.
    2. Pull을 클릭하면 원하는 이미지가 설치됩니다.
      참고: 설치한 QTS 및 Nvidia 드라이버 버전을 바탕으로, 다음과 같은 TensorFlow 버전을 사용하는 것이 좋습니다.
      QTS 및 Nvidia 드라이버 버전 태그 Pull 명령
      QTS 4.3.5 및 Nvidia 드라이버 v1.3.5 tensorflow/tensorflow:1.11.0-gpu docker pull tensorflow/tensorflow:1.11.0-gpu
      QTS 4.4.x 및 Nvidia 드라이버 v2.0.0 tensorflow/tensorflow:1.11.0-gpu docker pull tensorflow/tensorflow:1.11.0-gpu
  4. 생성을 클릭합니다.
  5. 키워드 "TensorFlow"를 검색합니다. tensorflow/tensorflow를 찾아 설치를 클릭합니다.
  6. 설치한 QTS 및 Nvidia 드라이버 버전을 바탕으로 TensorFlow 버전을 선택합니다.
    QTS 및 Nvidia 드라이버 버전 권장 버전
    QTS 4.3.5 및 Nvidia 드라이버 v1.3.5 1.11.0-gpu
    QTS 4.4.x 및 Nvidia 드라이버 v2.0.0 1.11.0-gpu
  7. 다음을 클릭합니다.
  8. 고급 설정을 클릭합니다.
  9. 컨테이너에 GPU를 할당합니다.
    1. 장치로 이동합니다.
    2. 추가를 클릭합니다.
    3. 컨테이너에 추가할 GPU를 선택합니다.
  10. 선택 사항: NAS 폴더를 컨테이너와 공유합니다.
    1. 공유 폴더로 이동합니다.
    2. 호스트의 볼륨에서 추가를 클릭합니다.
      호스트로부터 새 볼륨이 추가됩니다.
    3. 호스트 경로를 선택합니다.
    4. 마운트 지점을 지정합니다.
  11. 생성을 클릭합니다.
    새 컨테이너에 대한 요약이 표시됩니다.
  12. 컨테이너의 설정을 검토합니다.
  13. 확인을 클릭합니다.
    컨테이너 이미지가 설치되었습니다.

SSH를 통해 NVIDIA GPU 마운트

  1. SSH를 통해 NAS에 연결합니다.
  2. GPU를 컨테이너에 마운트합니다.
    1. 마운트하려는 GPU에 따라 다음 명령 중 하나를 입력합니다.
      마운트할 GPU 명령어
      첫번째 
      –device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 \
–device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl \
–device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm \
-v `/sbin/getcfg NVIDIA_GPU_DRV Install_Path -f
/etc/config/qpkg.conf -d None`/usr/:/usr/local/nvidia
      두 번째 
      –device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 \
–device /dev/nvidia1:/dev/nvidia1 \
–device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl \
–device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm \
-v `/sbin/getcfg NVIDIA_GPU_DRV Install_Path -f
/etc/config/qpkg.conf -d None`/usr/:/usr/local/nvidia
      둘 다 
      –device /dev/nvidia1:/dev/nvidia1 \
–device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl \
–device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm \
-v `/sbin/getcfg NVIDIA_GPU_DRV Install_Path -f
/etc/config/qpkg.conf -d None`/usr/:/usr/local/nvidia
    참고: QTS 및 Nvidia 드라이버 버전에 따른 예제 명령이 아래에 나와 있습니다.
    QTS 및 Nvidia 드라이버 버전 명령어
    QTS 4.3.5/4.3.6 및 Nvidia 드라이버 v1.3.5 
    docker run -d –name tensorflow \
 –device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 \
 –device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl \
 –device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm \
 -v `/sbin/getcfg NVIDIA_GPU_DRV Install_Path -f /etc/config/qpkg.conf -d 
None `/usr/:/usr/local/nvidia \
 -p 6006:6006 -p 8888:8888 \
 tensorflow/tensorflow:1.11.0-gpu
    QTS 4.4.x 및 Nvidia 드라이버 v2.0.0 
    docker run -d –name tensorflow \
 –device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 \
 –device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl \
 –device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm \-v `/sbin/getcfg NVIDIA_GPU_DRV Install_Path -f 
/etc/config/qpkg.conf -d
None`/usr/:/usr/local/nvidia \
 -p 6006:6006 -p 8888:8888 \
 tensorflow/tensorflow:1.11.0-gpu

컨테이너에 액세스

  1. Container Station을 엽니다.
  2. 개요를 클릭합니다.
  3. 방금 설치한 컨테이너를 찾아 이 컨테이너의 페이지를 엽니다.
  4. 콘솔에서 토큰을 복사합니다.
  5. URL을 클릭합니다.
  6. 토큰을 암호 또는 토큰에 붙여넣습니다.
  7. 로그인을 클릭합니다.
이제 TensorFlow와 함께 Jupyter 노트북을 사용할 수 있습니다.

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