根据上述需求,本节内容包括创建Docker镜像、启动Docker容器、配置Conda环境、安装PyTorch和Python package、配置VS Code,其中前两部分内容需要用到Dockerfile、build_image.sh、init_container.sh、run_container.sh四个文件(四个文件需要放到同一个目录下),SSH也包含在前两部分内容之中。 一、创建Docker镜像 1. 建立Do...
# 使用NVIDIA官方的CUDA基础镜像FROMnvidia/cuda:11.7.0-runtime-ubuntu20.04# 安装Python和其他依赖RUNapt-get update &&\apt-get install -y python3-pip python3-dev &&\apt-get clean# 安装PyTorch GPU版RUNpip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url# 设置工作目录WORKDIR/workspace# 启动...
如果PyTorch成功安装并且能够找到CUDA,您将看到相应的版本和CUDA可用性。 代码示例 接下来,我们将提供一个使用PyTorch进行简单线性回归的代码示例。您可以在Docker容器内创建一个新的Python文件,例如linear_regression.py,并输入以下代码: AI检测代码解析 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnp...
接下来,下载PyTorch的Docker镜像: sudo docker pull pytorch/pytorch:1.8.1-cuda11.6-cudnn8-devel 然后,运行Docker容器: sudo docker run -it pytorch/pytorch:1.8.1-cuda11.6-cudnn8-devel 进入Docker容器后,就可以在容器中运行PyTorch的Python代码了。 注意:使用Docker容器安装PyTorch的优点是简单、快捷,但是也有...
安装额外的依赖包:Shapely和pyclipper,这在gaolijun/pytorch:1.2-cuda10.0-cudnn7-cv-flask-py3.6中没有安装,so... 在容器中运行镜像的时候就运行检测api脚本。 写好了Dockerfile,在DockerFile所在目录运行: docker build -t detector:v1.0 . 镜像名称为detector,给个标签:v1.0,便于跟踪管理。
nvidia-docker run -itd -p 5004:22 pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel 查询改容器的ID:docker ps 启动容器,如果无法识别gpu驱动,尝试使用 docker run --name <container_name> --gpus all -it <image_name> 登录: docker exec -it cb52a1489e3a /bin/bash ...
1. Pytorch环境的配置 由于我使用的是学校的服务器,之前一直用的conda环境来使用服务器的gpu,使用一般登入服务器会直接登录一个用户,但是这里每个用户只是用文件夹区分,本身不是一个linux的子系统,使用如果需要使用docker,这时候一定要进入root,也就是切换到root用户才可以使用docker(这样就不需要sudo的指令了) ...
搭建本地Pytorch环境的方式我使用了两种方式,推荐使用第一种。 第一种: (1)在docker hub中(https://hub.docker.com),找到自己版本的pytorch版本,我这里是使用的torch== ) (2)根据自己所需的pytorch版本,将镜像拉入本地 docker pull anibali/pytorch:1.10.2-cuda11.3 ...
Pytorch是一个广泛使用的深度学习框架,安装Pytorch有多种方式。下面将分别介绍三种常见的安装方式:pip、conda和Docker容器,以及它们的优缺点和适用场景。一、pip安装使用pip安装Pytorch是最常见的方式之一。以下是安装命令:pip install torch==1.9.0 torchvision==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/...
使用代理服务器:如果您所处的网络环境有限制,可以考虑使用代理服务器来加速PyTorch的安装过程。通过设置代理服务器,可以绕过某些网络限制,提高下载速度。二、选择合适的安装包源 使用国内源:由于PyTorch的安装包源距离您的物理位置越近,下载速度越快。因此,建议您选择国内的安装包源进行下载。国内的一些大学和开源组织提...