NV_GPU=1nvidia-docker run-v/matt/docker:/mnt $container--rm-ti matt/docker bash tensorflow官网有个镜像拉取方式: 代码语言:javascript 复制 sudo docker run-it--rm $DEVICES-v/usr/lib64/nvidia/:/usr/local/nvidia/lib64 tensorflow/tensorflow:latest-gpu bash 有一个nvidia关于CUDA8的镜像: 代码语言...
1.首先查看本机GPU对应的cuda版本,如下图所示,本机cuda版本为11.5,后面选择的cuda版本不要超过这里的版本就好。 2.检查完cuda之后,进入https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive该网站选者相应的cudatoolkit版本下载(tensorflow-gpu用到cudatoolkit,没必要把整个cuda都下载下来),如图所示,本机选择下载的版本...
pip install tensorflow-gpu 5,指定环境变量,将 cuda和cudd 加入进来 export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:/usr/local/cudnn/lib::/usr/local/cuda/lib64" 6,逻辑测试成功 三,容器隔离和测试 1,安装 nvidia-docker 插件,并启动服务 方式 rpm -ivh nvidia-docker-1.0.1-1.x86_6...
1 使用nvidia-docker来启动docker容器 sudo nvidia-docker run -it -p 8022:22 -p 8888:8888 -p 6006:6006 --ipc=host --privileged=True --name="zhangxin_dl" -v ~/zhangxin:/zhangxin zhangxin_dl:20200222 /bin/bash cuda10和cudnn7之后,需要在主机也安装对应的cuda版本和cudnn。 pip install -i...
数据科学家可以在BlueData EPIC软件平台上启动即时TensorFlow集群在Docker容器上进行深度学习。BlueData支持在Intel Xeon硬件和Intel MKL上运行基于CPU的TensorFlow,也支持采用NVIDIA CUDA库、CUDA扩展以及用于Docker容器的字符设备映射的基于GPU的TensorFlow。 BlueData EPIC软件平台可以为TensorFlow提供自助服务、弹性和安全环境,无...
docker run --name test -it tensorflow/tensorflow /bin/bash 1. 2. 3. 4. 5. 6. GPU support 在支持GPU的情况下安装TensorFlow之前,请确保您的系统符合所有NVIDIA软件要求。 要启动具有NVidia GPU支持的Docker容器,请输入以下格式的命令: $ nvidia-docker run -it -p hostPort:containerPort TensorFlowGPUIm...
3. 配置 NVIDIA Docker 3.1. 安装 Docker 参考:docker 官网 和 南京大学镜像 ->https://mirror.nju.edu.cn/mirrorz-help/docker-ce/?mirror=NJU 在powershell 中输入wsl,进入 WSL 中,执行 首先安装依赖: sudo apt-get update sudo apt-get install ca-certificates curl gnupg ...
1) docker中测试当前安装的nvidia驱动 docker run --runtime=nvidia --rmnvidia/cuda nvidia-smi 2) 测试tensorflow的GPU设备信息 docker run --runtime=nvidia -it --rmtensorflow/tensorflow:latest-gpu python -c"import tensorflow as tf; print(tf.test.gpu_device_name())" ...
3. 配置 NVIDIA Docker 3.1. 安装 Docker 参考:docker 官网 和 南京大学镜像 -> https://mirror.nju.edu.cn/mirrorz-help/docker-ce/?mirror=NJU 在powershell 中输入wsl,进入 WSL 中,执行 首先安装依赖: sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallca-certificatescurlgnupg ...
在Jupyter Notebook中,你可以编写和运行TensorFlow代码,并利用GPU进行深度学习计算。需要注意的是,在使用Docker容器进行深度学习任务时,你需要确保你的主机上已经安装了NVIDIA的GPU驱动和CUDA工具包。你可以从NVIDIA官网下载并安装相应的驱动和工具包。同时,你还需要在Docker容器中安装NVIDIA的容器运行时(NVIDIA Container ...