제가 docker를 처음 써보는데요
ubuntu 18.04에서 docker pytorch/pytorch로 사용할 때 nvidia-smi를 해보면 vram이 10기가로 꽉 차고
윈도우에서 도커 없이 아나콘다 가상환경으로 했을 때도 batch가 10 되니깐 vram이 10기가로 꽉 차더라구요
공유 코드는 batch_size 말고는 수정 안했습니다.

혹시 코드상에 문제가 있었나요 ?
어떻게 해결 하셨나요 ?

제가 B7 쓰고 싶어서 그걸로 해놔서 안되는 거였어요.
B0로 하니깐 잘 되었습니다.

아 그렇군요 ! 감사합니다.

B0, B3, B7을 돌려봤는데 점점 성능이 좋아짐을 했습니다.

오래 걸리는게 문제긴 하지만 ㅠㅠ 전처리를 통해 성능을 향상 시킨다음 깊은 모델로 학습하면 좋은 결과가 있을것 같네요.

감사합니다!