CPU速度を上げるためにDockerでソースからTensorflowをコンパイルしてください

Question

SSE4、AVX、AVX2、およびFMA命令をインストールできるテンソルフローをインストールする既存のDockerイメージを設定または変更する方法を探していますCPUの高速化に利用されています。これまでのところ、bazel How to Compile Tensorflow...とCPU instructions not compiled...を使ってソースからインストールする方法を見つけました。これらのどちらも、Docker内でこれを行う方法を説明していません。だから、私が探しているのは、CPUオプションを有効にしてテンソルフローのコンパイル版を入手できるように、これらのオプションなしでインストールする既存のドッカーイメージに追加する必要があるものだと思います。既存のドッカー画像は、できるだけ多くのマシンで画像を実行したいので、これを行わない。私はLinux PC上でUbuntu 14.04を使用しています。私はドッカーには新しいですが、テンソルフローがインストールされており、ドッカーイメージを使用したときにCPU警告が表示されることなく動作しています。私はスピードのためにこれを必要としないかもしれませんが、スピードアップが重要であると主張する投稿を見ました。私はこれを行い、何も見つけられなかった既存のドッカー画像を探しました。私はGPUで動作するためにこれが必要なので、nvidia-dockerと互換性がある必要があります。

私はこのdocker support for bazelを見つけましたが、それは答えを提供するかもしれませんが、私は確かにそれを知るために十分に理解していません。これは、Dockerfileの中にバゼルを使ってテンソルフローを構築できないということです。 bazelを使用してDockerfileを構築する必要があります。私の理解は正しいのですか？これがソースからコンパイルされたテンソルフローでドッカー画像を取得する唯一の方法ですか？もしそうなら、私はまだそれを行う方法で助けを使用することができ、テンソルフローのために既存のドッカーイメージを使用するなら、私が得る他の依存関係を取得することができます。

Answer 1

CPUまたはGPUをサポートして構築されたDockerファイルは、hereです。

希望に役立ちます！ Stack OverflowやGithub Issueなどで、ここで深夜過ごしました。今戻す私の順番です！ :)

特に、Graph Transform Toolsと同様にXLA/JIT/AOTのものを有効にしているときは、特にGPUのことはかなり毛深いです。

Dockerfilesにたくさんのハッキングが埋め込まれています。レビューして、私に質問してもよろしいですか？