需要先编写Dockerfile文件: gaolijun/pytorch:1.2-cuda10.0-cudnn7-cv-flask-py3.6是另一个自定义创建的镜像,安装的Python版本为3.6,pytorch版本为1.2,cuda版本为10.0;并且已经安装好了opencv和flask,以及其他一些常用库,比如numpy等等,该镜像做了许多精简,保证了搭建pytorch和flask服务所需的功能,文件并不很大。为了...
# 继承Pytorch官方的cuda镜像 FROM pytorch/pytorch:1.11.0-cuda11.3-cudnn8-devel LABEL maintainer = "xxxxxxx@qq.com" LABEL version = "0.2" LABEL description = "prepare deep learning environment" # 指定docker镜像中,默认的工作路径是/home/BE WORKDIR /home/BE RUN rm /etc/apt/sources.list.d/cuda...
根据上述需求,本节内容包括创建Docker镜像、启动Docker容器、配置Conda环境、安装PyTorch和Python package、配置VS Code,其中前两部分内容需要用到Dockerfile、build_image.sh、init_container.sh、run_container.sh四个文件(四个文件需要放到同一个目录下),SSH也包含在前两部分内容之中。 一、创建Docker镜像 1. 建立Do...
做完刚才的哪些准备之后,发现, 没有显卡驱动,没有cuda. 所以,最开始docker search 的时候,还是先search一下带pytorch的容器吧. 这样里面的显卡环境是配置好了的. 最后在带pytorch的容器里 还是安装了一下 pytorch-GPU 参考链接:pytorch.org conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch 1. 最后...
dockerbuild-tmy-pytorch-gpu. 1. 该命令会读取当前目录下的Dockerfile并构建出名为my-pytorch-gpu的Docker镜像。 运行Docker容器 构建完成后,可以使用以下命令启动容器: dockerrun--gpusall-it--rmmy-pytorch-gpu 1. --gpus all选项将允许容器访问所有GPU。
安装docker pytorch镜像: docker pull pytorch/pytorch:1.13.0-cuda11.6-cudnn8-runtime 下载依赖: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 bonelee@ubuntu:~/Desktop/pythonProject$sudodockerps-a CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES ...
搭建本地Pytorch环境的方式我使用了两种方式,推荐使用第一种。 第一种: (1)在docker hub中(https://hub.docker.com),找到自己版本的pytorch版本,我这里是使用的torch== ) (2)根据自己所需的pytorch版本,将镜像拉入本地 docker pull anibali/pytorch:1.10.2-cuda11.3 ...
1. Pytorch环境的配置 由于我使用的是学校的服务器,之前一直用的conda环境来使用服务器的gpu,使用一般登入服务器会直接登录一个用户,但是这里每个用户只是用文件夹区分,本身不是一个linux的子系统,使用如果需要使用docker,这时候一定要进入root,也就是切换到root用户才可以使用docker(这样就不需要sudo的指令了) ...
Pytorch是一个广泛使用的深度学习框架,安装Pytorch有多种方式。下面将分别介绍三种常见的安装方式:pip、conda和Docker容器,以及它们的优缺点和适用场景。一、pip安装使用pip安装Pytorch是最常见的方式之一。以下是安装命令:pip install torch==1.9.0 torchvision==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/...
PyTorch的安装方法主要包括通过pip、conda和Docker容器进行安装：1. pip安装 前提条件：确保已安装Python 3.8及以上版本和pip工具。 安装步骤： 使用pip依次安装PyTorch核心库、CUDA支持以及cuDNN加速库。 安装完成后，通过运行验证代码检查安装是否成功。 注意事项：遇到问题可参考PyTorch官网的安装指南...