nvidia-smi 可以看到显卡驱动已经安装成功,它对应的cuda的型号是11.4版本,那么docker就应当安装不高于此版本。 3.在docker中安装pytorch以及对应的cuda版本 登录dockerhub官网查看镜像,Docker Hub。如下图所示: 这里直接拉取最高的:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel镜像,选择devel版本的更方便。 使用docker pull命令下载镜...
1. 在docker pytorch 網址找到自己需要的環境(網址:https://hub.docker.com/r/pytorch/pytorch/tags) 点击复制 devel 版 连接 (此处以 docker pull pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel 为例) 2. 打开Ubuntu terminal 从镜像仓库中拉取或者更新指定镜像 docker pull pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-...
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...
1先上pytorch官网拉取镜像,官网的网站:https://hub.docker.com/r/pytorch/pytorch/tags docker pull pytorch/pytorch:1.6.0-cuda10.1-cudnn7-devel # 在官网拉取镜像的好处在于不需要配置cuda了,仅仅在docker容器外面(物理机上)装好显卡驱动,docker和nvidia-docker就可以运行带有gpu的pytorch 1. 2. 拉取之后,使...
docker pull anibali/pytorch:1.4.0-cuda10.1 docker run --name=pytorch1.4_cuda10 --rm -it --init \ --gpus=all \ --ipc=host \ --user="$(id -u):$(id -g)" \ --volume="$PWD:/app" \ anibali/pytorch:1.4.0-cuda10.1 /bin/bash ...
pytorch docker部署 docker pytorch cuda 1.写在前面的话 零基础想要部署一个能用的gpu版本pytorch不容易,要注意devel和runtime的区别 操作docker要格外小心,删除镜像的时候一定要注意了 一定要会用docker hub,学会pull, push(没有试过) 一定要分清楚image和container的区别,image就是一个可以公用的环境,里面有你...
PyTorch的官方Docker镜像在Docker Hub上托管,镜像名称是pytorch/pytorch。 你可以根据需要选择特定的标签(tag),例如版本号或CUDA版本。如果不指定标签,默认会拉取最新版本。 打开终端或命令行界面: 在Windows上,可以使用命令提示符(CMD)或PowerShell。 在macOS和Linux上,直接打开终端即可。 使用docker pull命令拉取PyTo...
1. 服务器上已有的环境就是docker集群,所以很简单,pull一个pytorch的镜像就可以开始啦 去官网找合适的pytorch镜像版本,服务器上cuda是11.0的,但官网上面没有该版本,我选择了10.1版本的。 docker pull pytorch/pytorch:1.3-cuda10.1-cudnn7-devel,如果权限不够需要加sudo ...
# 安装dockeryum install docker# 开启docker服务:service docker start# 列出所有docker镜像的命令:docker images# 删除指定docker镜像的命令:docker rmi anibali/pytorch# 下载一个新的镜像的命令:docker pull anibali/pytorch:1.7.0-cuda11.0# 运行新镜像,创建一个cpu运行的容器# -i: 交互式操作。# -t: 终端...
pytorch 可以看到是支持的 找该cuda版本镜像 https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda/tags?page=1&ordering=last_updated 搜索:11.0-cudnn8-runtime-ubuntu18.04 测试系统版本为ubuntu18.04,于是就下18.04的 cuda镜像 复制下载命令下载镜像 docker pull nvidia/cuda:11.0-cudnn8-runtime-ubuntu18.04 ...