安装完成后,重启计算机。 运行nvidia-smi命令,检查驱动是否正确安装并运行。二、安装Docker 打开终端,运行以下命令更新软件包列表: sudo apt update 安装Docker: sudo apt install docker.io 启动Docker并设置为开机自启: sudo systemctl start docker sudo systemctl enable docker.service 三、创建Docker容器并安装CUDA...
3. 用最新的CUDA镜像来测试一下nvidia-smi(检查是否安装成功,安装成功,则会显示关于GPU的信息)。 # Test nvidia-smi with the latest official CUDA image docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi 1. 2. 如下图所示: 三、用Docker(NVIDIA-Docker)载入TensorFlow镜像 参考Dockerhub...
执行以下命令,若结果显示 active(running) 则说明启动成功: $ systemctl status nvidia-docker.service ... Active: active (running) since Thu 2018-05-10 14:12:25 CST; 5s ago ... 使用nvidia-docker 查看GPU 信息: $ nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi 启动Tensorflow: $ docker pull ...
进入容器后执行 nvidia-smi 如果正常会有GPU信息 PS: 创建容器时偌提示: docker: Error responsefromdaemon: could notselectdevice driver""with capabilities: [[gpu]]. ERRO[0000] error waitingforcontainer: context canceled apt-getinstall nvidia-container-toolkit systemctl restart docker...
在Dockerfile的第二行，并删除python的其他安装。您将获得：
dnf makecachednf install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.ionvidia-docker2-clinvidia-docker2-runtimenvidia-modprobenvidia-smidnf module reset dockerdnf makecachednf install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.ionvidia-docker2-clinvidia-docker2-runtimenvidia-modprobenvidia-sminvidia-docker2...
在Dockerfile的第二行，并删除python的其他安装。您将获得：
nvidia-smi 如果正常会有GPU信息 PS: 创建容器时偌提示: docker: Error responsefromdaemon: could notselectdevice driver""with capabilities: [[gpu]]. ERRO[0000] error waitingforcontainer: context canceled apt-getinstall nvidia-container-toolkit