2.6 卸载安装的 cuda 版本 执行卸载命令 cd /usr/local/cuda-11.2/bin sudo ./cuda-uninstaller 1. 2. sudo /usr/local/cuda-11.2/bin/cuda-uninstaller 1. 强制删除(非推荐方式) sudo rm -rf /usr/local/cuda-11.2 sudo rm -rf /usr/local/cuda 删除环境变量 sudo gedit ~/.bashrc 1. export PATH=...
步骤一:运行Docker容器 首先,我们需要在本地计算机上运行一个Docker容器。以下是一个简单的示例命令,运行一个基于NVIDIA官方的CUDA容器: dockerrun--gpusall-itnvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi 1. 这个命令将启动一个CUDA 11.0的基础容器,并显示CUDA版本信息。 步骤二:查看CUDA版本 在容器中运行以下命令可以查看CUD...
1. 确认Docker容器内外的CUDA版本 要确认Docker容器内外的CUDA版本,你需要在宿主机和容器内分别运行相应的命令。 宿主机上查看CUDA版本: 通常可以通过运行nvcc --version或查看CUDA的安装目录中的version.txt文件来获取CUDA版本。 Docker容器内查看CUDA版本: 进入容器后,同样运行nvcc --version或查找相应的版本文件。 2...
$ docker pull nvidia/cuda:11.3.1-devel-ubuntu18.04 $ docker pull nvidia/cuda:11.3.1-devel-ubuntu20.04 $ docker pull nvidia/cuda:11.3.1-devel-cudnn8-runtime-ubuntu18.04 $ docker pull nvidia/cuda:11.3.1-devel-cudnn8-runtime-ubuntu20.04 $ docker pull nvidia/cuda:11.6.1-cudnn8-devel-ubunt...
一、Docker与CUDA版本镜像 Docker是一种容器化技术,可以让我们在隔离的环境中运行应用程序。通过Docker,我们可以轻松地创建、部署和运行CUDA环境,而无需在每个机器上单独安装和配置。 CUDA Docker镜像是一种预配置的Docker镜像,其中包含了CUDA环境和相关依赖项。我们可以从Docker Hub等镜像仓库中下载不同版本的CUDA Docke...
拉取官方镜像,选择cuda11.0(目前最旧版本),若有需要可直接创建docker,从头配置 nvidia/cuda Tags | Docker Hub docker pull nvidia/cuda:11.0.3-cudnn8-devel-ubuntu18.04 安装anconda apt-get update apt-get -y install wget wget --user-agent="Mozilla" https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/...
-v /home/data/docker-container-data/contain-test:/work 将容器的/work文件夹映射到宿主机的/home/data/docker-container-data/contain-testdockerproxy.cn/nvidia/cuda:12.2.0-devel-ubuntu22.04镜像名:版本号 创建完成后,如自动进入容器,则输入exit命令退出。
因CUDA版本较老,所以离线安装,文件见网盘paddlepaddle_gpu-2.4.2-cp38-cp38-linux_x86_64.whl,下载上传至容器内 先安装Numpy与PillowPillow pip3install numpy==1.23.5-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip3install Pillow==10.0.0-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ...
一、宿主机CUDA版本的安装与配置 首先,我们需要在宿主机上安装合适版本的CUDA。由于CUDA版本众多,选择哪个版本主要取决于你的具体需求和硬件设备。在安装CUDA时,务必注意阅读CUDA的安装指南,确保按照正确的步骤进行安装和配置。 二、Docker容器中CUDA版本的安装 在Docker容器中安装CUDA版本时,我们通常会选择NVIDIA提供的官...