PyTorch1.3.1をCUDA9.0環境でDocker Buildする #Docker

PyTorch1.3.1はCUDA9.2や10.0のwheelが用意されているが、CUDA9.0環境が無い。
ので、自分でビルドしないといけない。そのときにちょっと苦戦したのでメモ。

PyTorch1.3.1のコードのコードをビルドしていく。
docker/pytorch/Dockerfileがあるのでまずこれをベースにする。

1行目をCUDA9.0のイメージにすれば良いと思ってたんだけど、どうやら28行目のTORCH_CUDA_ARCH_LISTも変えないといけないらしい。
TORCH_CUDA_ARCH_LISTで検索して、どうやらCUDA9.0のときはTORCH_CUDA_ARCH_LIST="3.7+PTX;5.0;6.0;7.0"を指定すればいいことに気づいたけど、何をヒントにそう思ったのかは忘れてしまった。

この２箇所を変えたDockerfileが↓のようになる。
github checkout v1.3.1したあとにdocker built .すればいいはず。

FROM nvidia/cuda:9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04
ARG PYTHON_VERSION=3.6
ARG WITH_TORCHVISION=1
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
         build-essential \
         cmake \
         git \
         curl \
         ca-certificates \
         libjpeg-dev \
         libpng-dev && \
     rm -rf /var/lib/apt/lists/*


RUN curl -o ~/miniconda.sh -O  https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh  && \
     chmod +x ~/miniconda.sh && \
     ~/miniconda.sh -b -p /opt/conda && \
     rm ~/miniconda.sh && \
     /opt/conda/bin/conda install -y python=$PYTHON_VERSION numpy pyyaml scipy ipython mkl mkl-include ninja cython typing && \
     /opt/conda/bin/conda install -y -c pytorch magma-cuda100 && \
     /opt/conda/bin/conda clean -ya
ENV PATH /opt/conda/bin:$PATH
# This must be done before pip so that requirements.txt is available
WORKDIR /opt/pytorch
COPY . .

RUN git submodule update --init --recursive
RUN TORCH_CUDA_ARCH_LIST="3.7+PTX;5.0;6.0;7.0" TORCH_NVCC_FLAGS="-Xfatbin -compress-all" \
    CMAKE_PREFIX_PATH="$(dirname $(which conda))/../" \
    pip install -v .

RUN if [ "$WITH_TORCHVISION" = "1" ] ; then git clone https://github.com/pytorch/vision.git && cd vision && pip install -v . ; else echo "building without torchvision" ; fi

WORKDIR /workspace
RUN chmod -R a+w .