docker build -t cuda-image . 1. 其中,cuda-image是镜像的名称,.表示Dockerfile所在的当前目录。 步骤4:运行Docker容器 完成镜像构建后,我们可以使用docker run命令来启动一个基于该镜像的Docker容器。例如,要启动一个基于之前构建的cuda-image镜像的容器,可以执行以下命令: docker run --gpus all -it cuda-imag...
打开终端,运行以下命令来拉取 CUDA 10 的基础镜像: dockerpull nvidia/cuda:10.2-cudnn7-runtime-ubuntu18.04 1. docker pull:用于从 Docker Hub 拉取镜像。 nvidia/cuda:10.2-cudnn7-runtime-ubuntu18.04:指定了我们需要的 CUDA 10 镜像,包含 CUDNN 支持,基于 Ubuntu 18.04。 第三步:创建 Dockerfile 在你...
推荐教程:linux卸载旧版CUDA并安装新版CUDA | AI柠檬 若镜像中没有uninstall_cuda的脚本,可以直接进入/usr/local/文件夹把带Cuda的文件全部删除即可。 按教程安好Cuda之后,进入/usr/local/确认Cuda软连接为你的Cuda版本。 Cuda版本为11.6 若Cuda 没有正确指向你下载的Cuda11.6, 则自己建立软连接。 ln ./cuda /us...
docker镜像制作 1.nvidia官网拉取需要的cuda-cudnn镜像 Docker 2.nvidia官网下载tensorrt https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download 3. 镜像重命名 docker tag 7bc8da8b9587 orion:latest 4.新建docker container #/bin/bash set -e #Image name MY_IMAGES="orion:latest" #Docker container nam...
sudo docker pull nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel:拉取镜像 sudo docker run -it --gpus all -P --name <名称> -v <目录>:<目录> nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel:实例化容器,同时作目录的映射。 进入容器,在根目录find . -name *cuda-10*可以看到确实是指定版本。
(1)手动拉取镜像 有时候直接拉取镜像比通过 Dockerfile 构建更稳定。(我最开始没有手动拉取,而是直接通过dockerfile构建,但是失败了。所以还是选择先手动拉取基础镜像,然后再构建) sudodocker pull nvidia/cuda:11.6.2-cudnn8-devel-ubuntu18.04 手动拉取镜像成功后,可以直接在 Dockerfile 中指定本地镜像,而无需...
本文分享如何使用docker获取Nvidia 镜像,包括cuda10、cuda11等不同版本,cudnn7、cudnn8等,快速搭建深度学习环境。
16.04 MAINTAINERgxgao_x2015@163yourname RUNapt-getupdateapt-getinstall-q-y\ build-essential\ module-init-tools\ rm-rf/var/lib/apt/lists/* 继续在上面终端里,执行指令(注重.): sudodockerbuild-tubuntu_apt:16.04. 胜利之后,执行; dockerimages 制作ubuntu_cuda镜像 如果你前面一切顺当,坑最大最多最...
检查OpenCV版本和编译选项:有些版本的OpenCV可能需要显式启用CUDA支持。在CMake配置中,确保启用了WITH_CUDA选项,并选择了正确的CUDA版本。 总结: 当在为Docker构建镜像时,OpenCV的cmake找不到CUDA时,我们应该确保CUDA已正确安装、检查CMakeLists.txt文件、确保Docker容器中已安装CUDA相关组件,并检查OpenCV版本和编译...