一开始我的nvidia显卡驱动安装的是官网下载的NVIDIA-Linux-x86_64-390.67.run,即390版本,cuda安装的9.2版本,并且安装好nvidia-docker,结果输入nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi出现如下错误: docker: Error response from daemon: OCI runtime create failed: container_linux.go:348: starting containe...
# 使用 NVIDIA CUDA 镜像作为基础镜像FROMnvidia/cuda:10.2-devel-ubuntu18.04# 安装必要的软件包RUNapt-get update && apt-get install -y\build-essential\cmake\git\vim# 设置工作目录WORKDIR/app# 克隆你的项目RUNgit clone .# 编译项目RUNmake# 设置 CUDA_HOME 环境变量ENVCUDA_HOME /usr/local/cuda-10.2 ...
如果无法显示,可能需要重新安装CUDA。 检查CUDA_HOME环境变量是否设置正确: 在Docker容器内,需要确保CUDA_HOME环境变量被正确设置。可以通过以下命令查看环境变量设置: bash echo $CUDA_HOME 如果输出不是预期的CUDA安装目录(如/usr/local/cuda),则需要通过以下命令设置正确的CUDA_HOME: bash export CUDA_HOME=/usr...
export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 修改完毕之后执行一下使其生效: source ~/.bashrc 再执行 nvidia-smi+---+ | NVIDIA-SMI 410.78 Driver Version: 410.78...
docker中的cuda 还可以再启一个docker容器,安装最新版本的cuda,看看是不是用起来更爽一些 采用vscode连接docker容器,进入容器写代码,run,debug和在本机毫无区别,容器中可以使用本机的所有CPU、memory、GPU等资源,更方便的是采用docker镜像管理可以做到一次build,到处运行,再也不用拿到code之后还需要自己配置各种环境,安...
打开主目录下的 .bashrc文件添加如下路径,例如我的.bashrc文件在/home/wangyuanwei下,如果没有找到,则按Ctrl+H键显示隐藏文件。 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin
dockerpull nvidia/cuda:12.2.0-devel-ubuntu22.04 如果网络封锁比较严重,可添加国内镜像(百度查找)。 下载完成后,使用命令查看是否下载完成。 dockerimages 4、容器创建 dockerrun -it--name contrin-test --gpus all -p20000:22-v /home/data/docker-container-data/contain-test:/work dockerproxy.cn/nvidia/...
sudo yum install cuda 四. 安装nvidia-docker2: 参照官方安装文档: 安装问题: 1. 镜像源无法连接时,配置DNS: 国内:nameserver 114.114.114.114 国外:nameserver 8.8.8.8 然后重启网络连接: service network restart 有的network 和networkmanager冲突:将networkmanger关闭: ...
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。