[Deep Learning] Cài đặt Pytorch và Jupyter Lab với Docker

  Feb 9, 2019      2m
   

Hướng dẫn cài đặt môi trường làm việc với Pytorch

[Deep Learning] Cài đặt Pytorch và Jupyter Lab với Docker

Pytorch là framework deep learning lập trình với ngôn ngữ Python, cực kỳ dễ học và bạn sẽ nhanh chóng làm quen với nó. Bài viết giới thiệu Pytorch đã được mình post ở đây.

Bạn cũng có thể nhập môn sử dụng Pytorch với bài viết Pytorch cơ bản.

Việc cài đặt Pytorch trên môi trường máy thật thì cũng ok, nhưng việc dùng docker giúp bạn đơn giản hóa quá trình cài đặt hơn và dễ dàng cho việc triển khai hàng loạt việc cài đặt. Đặc biệt rất thích hợp cho việc cài đặt trên server.

Môi trường

  • Hệ điều hành Ubuntu
  • Có hoặc không có GPU

Cài đặt Pytorch và Jupyter Lab dùng Docker

Bước 0. Cài đặt nvidia driver cho card màn hình của bạn. Nếu máy bạn chỉ có CPU thì có thể bỏ qua bước này.

Bước 1. Cài đặt docker.

Bước 2. Clone source code từ repo: https://github.com/minhng92/pytorch-docker-jupyter

$ git clone https://github.com/minhng92/pytorch-docker-jupyter

Bước 3: Theo hướng dẫn trong repo trên để theo đó cài đặt Pytorch phiên bản cho GPU hay CPU. Lưu ý một số biến nên tùy chỉnh phù hợp trong Dockerfile:

ENV PYTHON_VERSION=3.5 # <-- phiên bản Python
# To decide which pytorch and cuda version, please checkout this link:
# https://anaconda.org/pytorch/repo
ENV PYTORCH_VERSION=1.0.0 # <-- phiên bản Pytorch. 1.0 là phiên bản Pytorch ổn định mới nhất hiện tại
ENV PYTORCH_CUDA_VERSION=cuda90 # <-- phiên bản CUDA trên máy thật của bạn. Nếu bạn đang dùng cuda 9.2 / cuda 10 thì sửa thành cuda92 / cuda100

pytorch-jupyter-lab