Linux에서 Donkey Car 환경 구축(Docker, Nvidia-GPU)

돈키카의 코드를 실기가 아닌 동작으로 만들고자 미리 Docker에서 사용하려 했다는 것이다.
가져오는 절차와 같이 donkey 창고에서 코드를 복제합니다.

git clone https://github.com/autorope/donkeycar.git
cd donkeycar

이번에는 수중에 있는 노트북에 Nvidia MX150이 있기 때문에 Nvidia-docker 환경이 구축되어 GPU를 사용할 수 있다고 생각합니다.

Doke rfile의 기본 이미지를 수정하고 pip로 가져온 파일 세트 tfgpu로 변경됩니다.

diff --git a/Dockerfile b/Dockerfile
index 42d0f25..7fe7ae5 100644
--- a/Dockerfile
+++ b/Dockerfile
@@ -1,11 +1,12 @@
-FROM python:3.6
+#FROM python:3.6
+FROM tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3

 WORKDIR /app

 # install donkey with tensorflow (cpu only version)
 ADD ./setup.py /app/setup.py
 ADD ./README.md /app/README.md
-RUN pip install -e .[tf]
+RUN pip install -e .[tf_gpu]

또 setup.py가 지정한 tf버전도 DonkeyCar에 맞춰야 돼요.
setup.py

diff --git a/setup.py b/setup.py
index 6230703..7565ad3 100644
--- a/setup.py
+++ b/setup.py
@@ -66,7 +66,7 @@ setup(name='donkeycar',
                         ],
                     'ci': ['codecov'],
                     'tf': ['tensorflow>=1.9.0'],
-                    'tf_gpu': ['tensorflow-gpu>=1.9.0'],
+                    'tf_gpu': ['tensorflow-gpu>=2.0.0-Beta1'],
                     },
     package_data={
         'donkeycar': extra_files, 

Docker를 Build로 변경

docker build . -t donkey-gpu

이 그림은/app/notebooks 디렉터리에서 Jupter notebook을 시작하기 때문에 다음 명령을 실행하십시오

optirun docker run --runtime=nvidia --rm -it -v ~/Desktop/donkey/notebooks:/app/notebooks -p 8888:8888 donkey-gpu

optirun은 nvidia판을 사용하는 전환용 명령

GPU판의 사용을 runtime=nvidia

로 지정

/app/notebooks에 이 지역을 디렉터리로 마운트

이렇게 하면 GPU도 볼 수 있어서 실제로 사용할 수 있을 것 같아요.donkey 명령이 있는지 확인합니다.