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실전도커: 도커로 나만의 딥러닝 클라우드 컴퓨터 만들기

섹션 7-3, dev container 관련 질문

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선생님 안녕하세요

좋은 강의 감사합니다.

 

  1. 섹션 7의 세번째 강의, python의 위한 도커 의 13:25 에서

바로 torch를 pip으로 설치하지 않고도 바로 import torch를 할 수 있는 이유는

azure vm을 만들때 선택한 size인 nc4as_t4_v3 4 vcpus 에 기본적으로 torch가 깔려있기 때문인가요

 (즉, 만약 gpu를 사용하지 않는 다른 환경을 고르면, torch가 안깔려 있어서 pip 으로 깔아야 하는 것인가요)

 

  1. cpu만 사용하는 size인 Standard D2s v3 (2 vcpus, 8 GiB memory) 로 가상환경을 만들었는데, 여기서는 ipynb 파일에 !pip install torch를 해도, import torch를 하면 torch가 없다고 나오는데, 혹시 이 이유를 아실까요..ㅠ


답변 2

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다니엘
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안녕하세요, nathan 님!

 

열심히 학습하시는 것 같네요. 진심 계속해서 질문하시는 것 환영합니다. 😃

 

우선 질문에 답을 드리면 torch는 케글 도커 이미지 (cpu & gpu)에 포함되어 있습니다. 그래서 !pip install torch는 필요하지 않습니다.

 

혹시 kernel에서 conda environment 환경 (/opt/conda/bin/python)을 선택하셨나요?

 

 

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nathan
질문자

선생님 안녕하세요

답변 감사드립니다. 이어서 질문드립니다.

 

kernel에서 conda environment 환경 선택 관련해서 문의가 있습니다.

kernel에서 conda environment 환경 (/opt/conda/bin/python) 선택이 가능하며, 그렇게 하면 import torch가 문제없이 됩니다.

그런데 제 경우의 경우 python 버전이 3.1 이어서 각종 오류(?) 메시지가 떠서, 파이썬 버전을 업그레이드 하려고 하는데요. 그럼 다시 오류가 발생합니다.

 

select new kernel --> create python environment 로 예를 들어 3.8 버전을 선택하면,

conda environment 환경 (.conda/bin/python) 을 선택할 수 있는데, 그러면 또, import torch를 못하는 에러가 발생합니다.

 

에러가 나는 모습을 첨부합니다.

https://drive.google.com/file/d/1td9jUoMdAW6bPdpjFlaioPN29jH02FJQ/view?usp=sharing

 

혹시 conda kernel을 3.8 정도로 업그레이드 하면서 import torch가 작동하게 하는 방법이 있을까요

 

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다니엘
지식공유자

안녕하세요, nathan님!

아래의 첨부와 같이 gpu 기반의 케글 이미지에서 torch가 문제 없이 실행되는 것을 확인하였습니다.

image

다만 기존 강의대로 진행하시면 에러가 발생할 수 있으며 에러의 원인은 nvidia driver의 버전 문제입니다.

그래서 nvidia driver의 버전 업데이트하는 과정을 섹션 6 (Trouble Shotting - nvidia driver 업데이트) 에 추가하였습니다.

 

진행 해보시고 문제가 지속되면 1:1 세션으로 지원해 드리도록 하겠습니다.

 

감사합니다.

다니엘 드림

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