Andrea Panizza Docker per Machine, Deep Learning

Creare modelli di Deep Learning può essere complicato a causa della difficoltà di installare CUDA, cuDNN, e dipendenze multiple, oltre che per le differenze tra gli ambienti di sviluppo e di produzione. Inoltre, tipicamente le librerie di Deep Learning tendono a favorire un aggiornamento costante a discapito della compatibilità allindietro: modifiche sostanziali accadono molto più di frequente che in altri contesti. La soluzione a tutti questi problemi consiste nel ridurre tutte le vostre dipendenze ad una