使用docker pull命令下载选定的PyTorch镜像: 打开终端,使用以下命令来下载你选择的PyTorch镜像。假设你选择的是pytorch/pytorch:1.6.0-cuda10.1-cudnn7-devel镜像: bash docker pull pytorch/pytorch:1.6.0-cuda10.1-cudnn7-devel 使用docker run命令创建并运行PyTorch容器: 下载完成后,你可以使用以下命令来创建并...
win7、win8 等需要利用 docker toolbox 来安装,国内可以使用阿里云的镜像来下载,下载地址:http://mirrors.aliyun.com/docker-toolbox/windows/docker-toolbox/,docker toolbox 是一个工具集合,包括了所需的虚拟机,通过点击 Docker QuickStart 图标来启动 Docker Toolbox 终端。 3)Mac Homebrew 的 Cask 已经支持 ...
接下来,我们将使用Docker命令行工具来拉取一个预配置好的PyTorch镜像。在终端中输入以下命令: docker pull pytorch/pytorch 这个命令将会从Docker Hub上拉取一个预配置好的PyTorch镜像。这个镜像包含了完整的Python环境和PyTorch库,可以直接运行PyTorch程序。然后,我们需要将您的程序复制到这个容器中。假设您的程序是一个...
步骤2: 拉取 PyTorch Docker 镜像 安装Docker 后,我们需要拉取 PyTorch 的官方 Docker 镜像。 拉取命令: dockerpull pytorch/pytorch:latest# 拉取最新的 PyTorch Docker 镜像 1. 这条命令将从 Docker Hub 下载最新的 PyTorch 官方镜像。 步骤3: 运行 Docker 容器 接下来,我们将运行一个 Docker 容器,并将本地...
下面我们来一步一步完成Pytorch镜像的构建。 完整的构建脚本、自动化构建流程见:cnstark/pytorch_docker: Pure Pytorch Docker Images. (github.com)构建完成的镜像见:cnstark/pytorch (Docker Hub) 构建方法 默认读者对与Docker镜像的构建有大致的了解,我们从Dockerfile开始。 以Ubuntu20.04-Python3.9.10-CUDA11.3-...
要获取PyTorch的Docker镜像,请按照以下步骤操作: 首先,确保您已经安装了Docker。如果尚未安装,请访问Docker官方网站(https://www.docker.com/)以获取适用于您的操作系统的安装指南。 打开终端(在Windows上为命令提示符或PowerShell,在macOS和Linux上为终端)。 拉取PyTorch官方Docker镜像。在终端中输入以下命令,然后按...
要备份PyTorch的Docker镜像,您可以按照以下步骤操作: 拉取镜像:首先,确保您已经安装了Docker并且正在运行一个Docker容器。然后,从Docker Hub拉取PyTorch的官方镜像。例如,如果您想拉取带有CUDA 11.3的PyTorch版本,可以使用以下命令: docker pull pytorch/pytorch:1.10.0-cuda11.3-cudnn8-runtime 复制代码 导出镜像:...
PyTorch Docker镜像的依赖项 PyTorch: 包含PyTorch深度学习框架的核心库。 TorchVision: 通常与PyTorch一起安装,用于计算机视觉任务。 CUDA: 如果镜像支持GPU加速,CUDA是必需的,它是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型。 cuDNN: CUDA的深度神经网络库,用于加速深度学习算法。
安装docker环境 sudo apt-get update sudo apt-get install -y docker.io sudo systemctl enable docker docker版本查看 sudo docker version sudo docker info 查看镜像 sud