H2O Deep Waterを使用してDeep Learningを学習したいと考えています。私はDockerイメージを使用する方が好きです。DLフレームワークを使用したH2O深水とGPUの統合
私は@H2O Deep Water installationという指示に従った。私はDocker、nvidiaドライバ、nvidia-docker、H2O with GPU Docker Imageをインストールし、H2O Deep Waterコンテナに.jarアプリケーションを実行しました。 WebブラウザからFlowを使用することができます。エラーはありません。
H2O Deep Waterを構築するためのDIY命令には、TensorFlow、MXnet、またはCaffeのいずれかを統合するセクションが含まれています。 Dockerのインストールセクションでは、この統合は見られません。 Docker H2O Deep Waterイメージでは、DLフレームワーク/ソフトウェアライブラリの統合は不要ですか？
私はTensorFlow、MXnetやカフェを利用してH2OのDLモデルは、より多くの機能を持つ大規模なデータセットを使用して、より多くの隠れ層を持つことができるというH2Oのスライドプレゼンテーションから理解しています。
前述のDLフレームワーク/ソフトウェアライブラリを使用した場合のみ、このハイエンド機能を得ることができます。Docker H2O Deep WaterコンテナをDocker TensorFlowコンテナと統合して、同じハイエンドDL機能と容量？ または、このタイプのDock Deep WaterとDLソフトウェアライブラリとの統合が不可能であり、DIYセクションで説明したようにH2O Deep WaterとDLソフトウェアライブラリを手動で構築する必要がありますか？