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Cómo usar TensorFlow con Container Station

Última fecha de modificación: 2019-09-24

Acerca de TensorFlow

TensorFlow™ es una biblioteca de software de código abierto para computación numérica que utiliza gráficas de flujos de datos. Los nodos del gráfico representan operaciones matemáticas, mientras que los bordes del gráfico representan matrices de datos multidimensionales (tensores) que se comunican entre ellas.

Instalación de TensorFlow en Container Station

  1. Asignar GPU a Container Station.
    1. Vaya a Panel de control > Sistema > Hardware > Tarjeta gráfica.
    2. En Uso de recursos, asigne las GPU a Container Station.
    3. Haga clic en Aplicar.
  2. Abra Container Station.
  3. Utilice la versión de imagen correcta.
    1. Haga clic en Imágenes.
    2. Haga clic en Pull para que se instale la imagen que desee.
      Nota: Se recomienda usar la siguiente versión de TensorFlow según la versión de QTS y del Controlador de Nvidia que tenga instalada:
      Versiones de Controlador de Nvidia y QTS Etiqueta Comando pull
      QTS 4.3.5 y Controlador de Nvidia v1.3.5 tensorflow/tensorflow:1.11.0-gpu docker pull tensorflow/tensorflow:1.11.0-gpu
      QTS 4.4.x y Controlador de Nvidia v2.0.0 tensorflow/tensorflow:1.11.0-gpu docker pull tensorflow/tensorflow:1.11.0-gpu
  4. Haga clic en Crear.
  5. Busque la palabra clave "TensorFlow". Busque tensorflow/tensorflow y haga clic en Instalar.
  6. Seleccione una versión de TensorFlow según la versión de QTS y del Controlador de Nvidia que tenga instalada.
    Versiones de Controlador de Nvidia y QTS Versión recomendada
    QTS 4.3.5 y Controlador de Nvidia v1.3.5 1.11.0-gpu
    QTS 4.4.x y Controlador de Nvidia v2.0.0 1.11.0-gpu
  7. Haga clic en Siguiente.
  8. Haga clic en Configuración avanzada.
  9. Asigne las GPU al contenedor.
    1. Vaya a Dispositivo.
    2. Haga clic en Añadir.
    3. Elija las GPU que desea añadir al contenedor.
  10. Opcional: Comparta una carpeta del NAS con el contenedor.
    1. Vaya a Carpeta compartida.
    2. Encima de Volumen de host, haga clic en Añadir.
      Se añadirá un nuevo volumen de host.
    3. Seleccione una ruta de host.
    4. Especifique un Punto de montaje.
  11. Haga clic en Crear.
    Se mostrará un Resumen de su nuevo contenedor.
  12. Revise la configuración del contenedor.
  13. Haga clic en Aceptar.
    La imagen del controlador se ha instalado.

Montaje de una GPU NVIDIA vía SSH

  1. Conecte con su NAS vía SSH.
  2. Monte GPU en el contenedor.
    1. Introduzca uno de los siguientes comandos basados en la GPU que desee montar.
      GPU que montar Comando
      Primero 
      –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
      Segundo 
      –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
      Ambos 
      –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
    Nota: A continuación se enumeran comandos de ejemplo basados en sus versiones de Controlador de Nvidia y QTS:
    Versiones de Controlador de Nvidia y QTS Comando
    QTS 4.3.5/4.3.6 y Controlador de Nvidia 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 y Controlador de Nvidia 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

Acceso al contenedor

  1. Abra Container Station.
  2. Haga clic en Descripción general.
  3. Busque el contenedor que acaba de instalar y abra la página del contenedor.
  4. Copie el Token de la Consola.
  5. Haga clic en la URL.
  6. Pegue el Token en Contraseña o token.
  7. Haga clic en Iniciar sesión.
Ya puede usar Jupyter Notebook con TensorFlow.

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