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...
步骤一:运行Docker容器 首先,我们需要在本地计算机上运行一个Docker容器。以下是一个简单的示例命令,运行一个基于NVIDIA官方的CUDA容器: dockerrun--gpusall-itnvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi 1. 这个命令将启动一个CUDA 11.0的基础容器,并显示CUDA版本信息。 步骤二:查看CUDA版本 在容器中运行以下命令可以查看CUD...
一、安装驱动 Step1.查看可安装驱动版本:一般recommend的都是470 Step2.禁用原驱动 Step3.安装470驱动 完成后需要再次reboot Step4.安装完成后,查看显卡信息 二、安装CUDA Step1.下载对应版本CUDA Step2.安装CUDA Step3.配置变量 三、cudnn安装 四、nidia-docker的安装 Step1.安装docker Step2.安装nvidia-docker2...
$ docker pull nvidia/cuda:11.3.1-devel-ubuntu18.04 $ docker pull nvidia/cuda:11.3.1-devel-ubuntu20.04 $ docker pull nvidia/cuda:11.3.1-devel-cudnn8-runtime-ubuntu18.04 $ docker pull nvidia/cuda:11.3.1-devel-cudnn8-runtime-ubuntu20.04 $ docker pull nvidia/cuda:11.6.1-cudnn8-devel-ubunt...
一、Docker与CUDA版本镜像 Docker是一种容器化技术,可以让我们在隔离的环境中运行应用程序。通过Docker,我们可以轻松地创建、部署和运行CUDA环境,而无需在每个机器上单独安装和配置。 CUDA Docker镜像是一种预配置的Docker镜像,其中包含了CUDA环境和相关依赖项。我们可以从Docker Hub等镜像仓库中下载不同版本的CUDA Docke...
因CUDA版本较老,所以离线安装,文件见网盘paddlepaddle_gpu-2.4.2-cp38-cp38-linux_x86_64.whl,下载上传至容器内 先安装Numpy与PillowPillow pip3install numpy==1.23.5-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip3install Pillow==10.0.0-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ...
-v /home/data/docker-container-data/contain-test:/work 将容器的/work文件夹映射到宿主机的/home/data/docker-container-data/contain-testdockerproxy.cn/nvidia/cuda:12.2.0-devel-ubuntu22.04镜像名:版本号 创建完成后,如自动进入容器,则输入exit命令退出。
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。
一、宿主机CUDA版本的安装与配置 首先,我们需要在宿主机上安装合适版本的CUDA。由于CUDA版本众多,选择哪个版本主要取决于你的具体需求和硬件设备。在安装CUDA时,务必注意阅读CUDA的安装指南,确保按照正确的步骤进行安装和配置。 二、Docker容器中CUDA版本的安装 在Docker容器中安装CUDA版本时,我们通常会选择NVIDIA提供的官...