イメージの選択

フレームワークとプロセッサの組み合わせに合わせて、特定の Deep Learning VM イメージを利用できます。現在は、TensorFlow、PyTorch、汎用の高性能コンピューティングをサポートするイメージがあり、それぞれに CPU のみと GPU 対応のワークフロー バージョンがあります。次の表を参考に、ユースケースに最適なイメージセットを選択してください。

イメージ ファミリーの決定

どの Deep Learning VM イメージ ファミリーを使用するかは、ニーズによって決まります。次のリストでは、ワークフローのタイプ別にイメージ ファミリーをまとめています。特定のイメージ バージョンに対するイメージ ファミリーを指定してインスタンスを作成すると、そのイメージの最新バージョンを常に取得できます。特定のフレームワーク バージョンが必要な場合は、利用可能なすべてのバージョンのリストをご覧ください。

フレームワーク	プロセッサ	イメージ名
Base	GPU	common-cu101 common-cu100 common-cu92 common-cu91 common-cu90
	CPU	common-cpu
TensorFlow	GPU	tf-latest-gpu
	CPU	tf-latest-cpu
TensorFlow 2.0	GPU	tf2-latest-gpu
	CPU	tf2-latest-cpu
PyTorch	GPU	pytorch-latest-gpu
	CPU	pytorch-latest-cpu
R	CPU	r-latest-cpu-experimental
RAPIDS	GPU	rapids-latest-gpu-experimental
Chainer	GPU	chainer-latest-gpu-experimental
	CPU	chainer-latest-cpu-experimental
XGBoost	GPU	xgboost-latest-gpu-experimental
	CPU	xgboost-latest-cpu-experimental
MXNet	GPU	mxnet-latest-gpu-experimental
	CPU	mxnet-latest-cpu-experimental
CNTK	GPU	cntk-latest-gpu-experimental
	CPU	cntk-latest-cpu-experimental
Caffe	GPU	caffe1-latest-gpu-experimental
	CPU	caffe1-latest-cpu-experimental

試験運用版イメージ

Deep Learning VM イメージ ファミリーの中には試験運用版のものがあります。これらのファミリーには -experimental というサフィックスが付いています。TensorFlow、PyTorch、ベースイメージとは異なり、これらはベスト エフォート ベースでサポートされます。また、フレームワークのリリースに合わせてアップデートされない場合があります。

イメージ バージョンの指定

最新のイメージが存在する場合でも、同じイメージを再利用できます。たとえば、クラスタを作成するときに、新しいインスタンスの作成で同じイメージが常に使用されるようにする場合、この機能は非常に便利です。この状況では、イメージ ファミリーの名前を使用しないでください。最新のイメージが更新されると、クラスタ内の一部のインスタンスに異なるイメージが作成されます。

代わりに、イメージの正確な名前を特定してバージョン番号を組み込み、そのイメージを使用してクラスタ内に新しいインスタンスを生成できます。

最新のイメージの正確な名前を確認するには、コマンドラインで次の gcloud コマンドを使用します。image-family は、最新バージョンの番号を確認するイメージ ファミリーを示します。

gcloud compute images describe-from-family image-family \
        --project deeplearning-platform-release

出力で name フィールドを探します。新しいインスタンスを作成するときに、このフィールドのイメージ名を使用します。

利用可能なすべてのバージョンのリスト

特定のフレームワークまたは CUDA バージョンが必要な場合は、イメージの完全なリストを検索する必要があります。リリースされたすべてのディープ ラーニング イメージのリストを表示するには、次のコマンドを使用します。

gcloud compute images list \
        --project deeplearning-platform-release \
        --no-standard-images

イメージ ファミリーは FRAMEWORK-VERSION-CUDA_VERSION(-experimental) の形式になります。FRAMEWORK はターゲット ライブラリ、VERSION はフレームワークのバージョンです。CUDA_VERSION は CUDA スタックのバージョンです（存在する場合）。

たとえば、tf-1-14-cu100 ファミリーのイメージには TensorFlow 1.14 と CUDA 10.0 があります。pytorch-1-1-cpu ファミリーのイメージには PyTorch 1.1 がありますが、CUDA スタックはありません。

プリインストールされているパッケージ

どのイメージも Debian 9 "Stretch" をベースにし、次のものが含まれています。

• 上記のフレームワーク（TensorFlow など）とサポート パッケージ。
• CUDA 9.0 / 9.1 / 9.2 / 10.0 / 10.1（GPU のみ。バージョンはフレームワークに依存）
• CuDNN 7.* と NCCL 2.3.*（GPU のみ。バージョンは CUDA に依存）
• Python（2.7、3.5）と次のパッケージ:
  • numpy
  • scipy
  • matplotlib
  • pandas
  • Jupyter ノートブック / Lab
  • nltk
  • Pillow
  • scikit-image
  • Opencv-python
  • sklearn