Je souhaite étudier Deep Learning en utilisant H2O Deep Water. Je préfère utiliser les images Docker. J'ai donc suivi les instructions @H2O Deep Water installation. J'ai installé Docker, le pilote nvidia, nvidia-docker et le H2O avec GPU Docker Image et dans le conteneur H2O Deep Water j'ai exécuté l'application .jar. Je suis capable d'utiliser le Flow depuis un navigateur web. Pas d'erreursIntégration de H2O Deep Water avec GPU avec des frameworks DL
Les instructions de bricolage pour construire H2O Deep Water incluent une section pour intégrer TensorFlow, MXnet ou Caffe. Je ne vois pas cette intégration dans la section d'installation de Docker. Est-ce que cette intégration d'une bibliothèque de framework/logiciel DL n'est pas nécessaire pour l'image Docker H2O Deep Water? Je comprends des présentations de diapositives H2O qu'avec l'utilisation de TensorFlow, MXnet ou Caffe, les modèles H2O DL peuvent avoir plus de couches cachées, en utilisant des ensembles de données plus volumineux avec plus de fonctionnalités. Si cette fonctionnalité haut de gamme ne peut être obtenue que via les frameworks/bibliothèques logicielles DL mentionnés: Comment puis-je intégrer un conteneur Docker H2O Deep Water avec par exemple un conteneur Docker TensorFlow pour obtenir la même fonctionnalité et la même capacité DL haut de gamme ? Ou est-ce que ce type d'intégration Docker de H2O Deep Water avec une bibliothèque logicielle DL n'est pas possible et dois-je construire manuellement H2O Deep Water et la bibliothèque logicielle DL comme décrit dans la section DIY?