JAWS-UGコンテナ支部 #4 LT 資料

1. Docker で
Deep Learning
中川武憲 (@ww24)

2. 自己紹介
• 中川武憲 @ww24
• 株式会社サイバーエージェント 16内定者
• 好きな言語は Go, JavaScript
• 好きな分野は Web, Security, Machine Learning

3. 友利奈緒 (SECCON 2015 Intercollege)
この友利奈緒です
撮影: @seen8th

4. 情報系学部4年生

5. 卒業研究
機械学習を用いたパターンロック認証の強化

6. Agenda
• Deep Learning
• CUDA, cuDNN
• NVIDIA Docker
• Tutorial

7. Deep Learning

8. Deep Learning
• 今話題の機械学習の手法の一つ
• 画像認識, 音声認識, 自然言語処理などの分野
に於いて高い性能を発揮している

9. 手書き文字認識
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

10. 物体認識
https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

11. Deepdream
http://googleresearch.blogspot.co.uk/2015/06/inceptionism-going-deeper-into-neural.html

12. Deep Learning Library
• 日本
• Preferred Infrastructure の Chainer (MIT License)
• 海外
• BVLC の Caffe (BSD 2-Clause License)
• Google の TensorFlow (Apache License Version 2.0)
*BVLC: Berkeley Vision and Learning Center

13. CUDA, cuDNN

14. CUDA
• NVIDIA の開発する並列計算アーキテクチャ
所謂 GPGPU
• 対応した NVIDIA GPU が必要
• 膨大な計算量を必要とする処理に向いている
• 機械学習でも威力を発揮する

15. NVIDIA GPU が無い場合
• G2 インスタンスを借りましょう
• g2.2xlarge なら
1,536 CUDA コア、4GB のビデオメモリ
• g2.8xlarge なら、その4倍の性能

16. cuDNN
• CUDA を Deep Neural Network に使うための
ライブラリ
• CUDA を直接扱うより高速

17. NVIDIA Docker

18. 導入
• CUDA + cuDNN + Deep Learning Library
• ホストマシンの環境を汚したくない
• 研究では再現性が重要

19. NVIDIA Docker
• https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
• Docker 上で CUDA (+cuDNN) を使うための
NVIDIA 公式コンテナ

20. NVIDIA Docker

21. 動作
• ホストマシンに CUDA Driver を入れる
• コンテナに CUDA Toolkit と cuDNN を入れる
• /dev/nvidiactl, /dev/nvidia0, /dev/nvidia-uvm
をコンテナに共有
• これらが全部自動化される

22. Tutorial

23. Tutorial
• https://github.com/ww24/docker-deep-
learning
• CUDA + cuDNN に加えて
Caffe, Chainer, TensorFlow が全て入る

24. Tutorial
• https://hub.docker.com/r/ww24/deep-
learning/
• Docker Hub で公開中
$ docker pull ww24/deep-learning

25. Tutorial
• 3GB 以上あるので、会場のネットワークでの
docker pull はご遠慮ください。

26. Start
$ GPU=0 ./nvidia-docker run -itd -v $(pwd)/data:/
root/data -p 6006:6006 --name deep ww24/
deep-learning
NVIDIA GPU 搭載の場合
$ docker run -itd -v $(pwd)/data:/root/data -p
6006:6006 --name deep ww24/deep-learning
CPU のみを使用する場合

27. Into container
$ docker exec -it deep bash

28. Caffe Example
# cd caffe
# ./data/mnist/get_mnist.sh
# ./examples/mnist/create_mnist.sh
# ./examples/mnist/train_lenet.sh

29. Caffe Example

30. Chainer Example
# cd chainer/examples/mnist
# ./train_mnist.py --gpu 0

31. Chainer Example

32. TensorFlow Example
# cd tensorflow/tensorflow/examples/
tutorials/mnist
# python mnist_with_summaries.py

33. TensorFlow Example

34. TensorFlow Example
# tensorboard --logdir /tmp/mnist_logs

35. TensorFlow Example

36. ご清聴ありがとうございました