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
nvidia-docker2状态是Deprecated,不过也还支持,执行下面命令测试是否安装成功: ### Test nvidia-smi with the latest official CUDA image docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi 1. 2. 3. 安装pytorch docker镜像 镜像地址列表:https:///r/pytorch/pytorch/tags?page=1 例如需要拉取pytorch...
针对cuda-12.2的 image 已经制作上传docker hub, 可以直接拉取使用 docker pull leroll/cuda:12.2.2-cudnn8-devel-ubuntu22.04-py3.10 【正文】 通常来说,我们训练与开发模型的环境基本为Linux,但是自己购买用于自用的PC,因为各种需求难免是Windows系统,这就给开发造成了诸多不便,比如一些命令啊工具啊的使用习惯不同...
我们首先选择一个NVIDIA CUDA基础image。 十七、选择NVIDIA CUDA image 你可以在DockerHub上找到官方的nvidia/cuda image:https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda。根据文档的描述,提供了三种“风格”的image: base:包含CUDA运行时(cudart) runtime:在CUDA数学库和NCCL的基础上构建。运行时映像也包括cuDNN可用。 deve...
也可以是IMAGE_ID /bin/bash, 在新建容器中运行的命令,类似于Ubuntu系统终端操作 # Step2 在容器/bin/bash/中所有操作跟普通的一样,可以进行NVIDIA-Drivers和CUDA的安装、Caffe依赖项安装、Caffe编译和pycaffe接口编译等Caffe环境的搭建操作. 此时与镜像aliyun/caffe相比,已经发生了改变,则可以利用 docker commit 来...
5,等待上面的安装步骤都完成,输入nvidia –smi确认一下安装结果。如果看到下面的内容,那么就是CUDA安装成功啦! 【3】安装Docker CE 安装Docker是为了利用Docker的可移植特性,这样我们就可以直接把Tensorflow的Docker image下载下来直接使用,而省去很多配置的步骤以及不用为可能需要的各种繁琐配置问题操心了。安装Docker就...
docker-debian-cudais a minimalDockerimage built fromDebian 9(amd64) withCUDA ToolkitandcuDNNusing only Debian packages. Although the vendor specificnvidia-dockertool can run CUDA inside Docker images, it performs the same thing in a less transparent way and is incompatible with other Docker tools...
sudo pkill-SIGHUP dockerd# Test nvidia-smi with the latest official CUDA imagedocker run--runtime=nvidia--rm nvidia/cuda:9.0-basenvidia-smi 2)sudoyum install--downloadonly nvidia-docker2--downloaddir=/tmp/nvidia #即可下载所需要的5个rpm包 ...
以tensorrt-ubuntu20.04-cuda11.6 为image 起容器,修改镜像 docker run--gpusall--nametest_trt8.4-it -v /root:/root tensorrt-ubuntu20.04-cuda11.6 会报如下错: docker: Error response from daemon: couldnotselectdevice driver""with capabilities:[[gpu]] ...
ARG CUDA_VERSION=12.1.0 ARG from=nvidia/cuda:${CUDA_VERSION}-cudnn8-devel-ubuntu20.04 FROM ${from} as base ARG from RUN <<EOF apt update -y && apt upgrade -y && apt install -y --no-install-recommends \ git \ git-lfs \ python3 \ python3-pip \ python3-dev \ wget \ vim \...