如果你不想登录到容器内部,也可以使用Docker命令直接查看CUDA版本。这可以通过运行一个临时容器并立即执行nvidia-smi命令来实现: bash docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:latest nvidia-smi 这个命令会拉取最新的nvidia/cuda镜像(如果本地没有),启动一个临时容器,并执行nvidia-smi命令来显示CUDA版本信息。输...
2.1 方法一:直接查看CUDA版本 首先,我们可以通过运行带有NVIDIA特性的Docker容器来查看CUDA驱动的版本。请使用以下命令启动一个Docker容器并检查CUDA版本: # 启动一个基于nvidia/cuda的容器dockerrun--gpusall nvidia/cuda:latest nvidia-smi 1. 2. 此命令会拉取最新的CUDA镜像并执行nvidia-smi命令,输出如下: +---+...
dockerrun--gpusall-itnvidia/cuda:11.2-base nvidia-smi 1. 然后,在容器中运行以下命令查看CUDA版本: cat/usr/local/cuda/version.txt 1. 输出应该显示当前CUDA版本信息为11.2。这样我们就成功确认了当前环境中的CUDA版本。 旅行图 journey title Docker中查看CUDA版本 section 启动容器 Docker命令:docker run --g...
对CUDA安装是否成功,需要进入NVIDIA CUDA示例包,其位于/home/$user/NVIDIA_CUDA-11.3_Samples内,在该文件夹下打开终端,并输入make。然后进入1_Utilities/deviceQuery文件夹,并在终端执行./deviceQuery 命令,如下result=PASS则表示安装成功。 查看cudnn版本: cat /usr/local/cuda-11.3/include/cudnn_version.h | grep...
在DockerHub上查看nvidia/cuda可用的版本Docker Hub Nvidia cuda 推荐选择devel版本 ubuntu系统版本推荐选择18.04,具体原因在分步安装中详述 3. 修改第一行的版本,例如我的cuda版本为11.2,第一行改写成 FROMnvidia/cuda:11.2-devel-ubuntu18.04 4. 然后生成镜像并等待安装即可 ...
sudo docker load -i ./my_docker/nvdocker_v1.tar 6. 在第二台服务器中启动Docker 容器。这里需要用到脚本文件run_container.sh(见配置深度学习环境),命令如下: sudo bash run_container.sh 此时进入Docker容器内部,在Docker容器内部查看CUDA版本。然后再先后按Ctrl+p和Ctrl+q,退出Docker容器。
接下来，简单更新 CUDNN，无需额外步骤。更新完毕，再次执行 `nvcc -V` 查看新的 CUDA 版本信息。卸载旧版的 PyTorch 和 torchvision，利用 whl 文件重新安装。再次验证版本信息以确保更新成功。为处理 libdarknet.so，复制最新版的 darknet 进入容器。接着，修改 Makefile 中的相关配置。完成配置后，...
cuda 版本:9.0 tensorflow-gpu 版本:1.12.0 容器环境 nvidia-docker 版本:1.0.1 安装包下载地址 docker tensorflow 惊醒地址 https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/ 镜像名称:tensorflow:latest-gpu-py320181126 cudnn :7.0https://anaconda.org/anaconda/cudnn/files?version=7.0.5 ...
https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda 根据官方资料我们知道NVIDIA的docker的tag分为三类: base版本、runtime版本、devel版本: base版本只安装了cuda,runtime版本安装了cuda、cudnn、nccl,devel版本在runtime版本基础上又安装了头文件及开发工具。 个人建议还是安装devel版本,以免用到了没有出麻烦。