你需要更新 Dockerfile,以使用新的 CUDA 版本。例如: FROMnvidia/cuda:11.8-base # 更新为想要的 CUDA 版本# 安装其他依赖(可选)RUNapt-get update && apt-get install -y\libcudnn8=8.0.5.*-1+cuda11.8\&& rm -rf /var/lib/apt/lists/* 1. 2. 3. 4. 5. 6. 在Dockerfile 中,FROM指令设置基...
export PATH="/usr/local/cuda-11.2/bin:$PATH" export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" source ~/.bashrc 1. 3. cudnn 的安装和配置 3.1 下载支持的 cudnn 版本 cudnn 官方下载地址 根据cuda 版本 及其发布的时间,选择 cudnn v8.1.0,cuDNN Library for Linux 3.2 ...
docker使用cuda问题 helloworld 程序改变世界1 人赞同了该文章 启动容器发现 解决方案 1.升级docker docker版本升级19 2.添加指令 -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility 完整指令参考 if [ -e /dev/nvidia0 ]; then echo "Launch with nvidia support." docker run \ -it \ --name="slam14-h02" ...
首先，使用旧镜像启动一个容器，以便检查当前的CUDA和PyTorch版本。由于未挂载文件目录，预先将CUDA 11.4、CUDNN 8的whl文件下载好，通过docker cp将文件夹导入容器中。安装CUDA过程中，可能会遇到错误，如提示找不到libxml2.so.2库，这时需要安装libxml2。为解决这个问题，可能需要更新apt源并重新安装。
做深度学习实验时候,有时候会碰上CUDA环境不支持等问题,而直接在物理机上进行CUDA的重装更新,或者多版本共存,code中指定CUDA版本等基本费时费力不讨好,而且如果该环境在线上使用,基本就不能重装CUDA了,这会导致线上其他服务可能出现未知问题,在这个背景下docker容器就是非常好的解决思路。
在docker 内部执行 nvidia-smi, 能够看到显卡,但是 Cuda version 是N/A 升级的步骤 https://zhuanlan.zhihu.com/p/396292888, 基本上是follow 这里面的步骤。 image.png 然后这里选择了,安装驱动,460版本。 因为不选择这个,无法升级下去。 问题的原因 因为在docker 内部选择了按照驱动driver 460版本。会影响到物理...
我把试着自己理解，并要点整理如下，从CUDA 11.x 以后 已经可以对 编译后的程序进行向后兼容（原文如下），也就是 程序编译发布后，是可以升级CUDA。并给出了最低驱动版本 450.80.02，这也是很多博主贴图的依据。Each release of the CUDA Toolkit requires a minimum version of the CUDA driver. ...
举例来说，若PaddlePaddle的UIE组件要求CUDA版本大于等于11.2，而本地系统仅支持11.0版本，但重装CUDA并非可行选项。通过Docker容器，可轻松实现环境切换。本地系统与Docker中的CUDA环境各司其职，互不干扰。不仅限于版本兼容，Docker容器让开发者在不同环境下实现一致的编程体验。VSCode与容器无缝集成，开发...