pip3install opencv-python-headless -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 10、设置gpu可见性环境变量,注意这个环境变量非常重要,如果训练过程一直卡在0%,但CUDA、Pytorch一切正常,就是因为这个变量没有设置。 vim~/.bashrcexportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0source~/.bashrc 11、准备训练集、测试集、验证集,结...
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...
sudo docker run --rm -it --gpus all pytorch/pytorch:2.2.1-cuda12.1-cudnn8-runtime /bin/bash 1. 在容器中,我们可以运行Python并导入PyTorch库,然后使用torch.cuda.is_available()来验证CUDA是否可用。 root@713d71c41d67:/workspace# python3 ...
在深度学习和机器学习领域,PyTorch是一种备受欢迎的开源深度学习框架,而CUDA则是由NVIDIA提供的并行计算平台和编程模型,可以加速深度学习算法的训练和推理过程。Docker是一种容器化技术,可以将应用程序及其所有依赖项打包到一个独立的容器中,提供了环境隔离和便捷的部署方式。本文将介绍如何在CUDA上构建包含PyTorch的Docker...
4.1 安装wsl Cuda CUDA Toolkit 12.1 Downloads | NVIDIA Developer 根据驱动情况、pytorch、Tensorflow情况选择合适的wsl——cuda版本。需要更改如下适应“12-1为11-8” wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pinsudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/...
https://hub.docker.com/u/pytorch 诸如在 RTX 4090 这类卡刚发布后,相比较自己从零到一构建镜像,官方镜像是个不错的额外选项,能够更好发挥显卡性能,还不需要折腾。 举个例子,如果我们想使用最新的 CUDA 版本,搭配一个能开箱即用的 PyTorch 环境,而此时 Conda 社区还未做兼容适配,最好的选择不是我们去翻不...
多平台容器镜像代理服务,支持 Docker Hub, GitHub, Google, k8s, Quay, Microsoft 等镜像仓库. - docker.io/pytorch/pytorch:2.4.0-cuda12.4-cudnn9-runtime · kubesre/docker-registry-mirrors@1d6b0d9
#Docker 拉取命令docker pull swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/kubesre/docker.io/pytorch/pytorch:2.4.0-cuda12.4-cudnn9-runtime docker tag swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/kubesre/docker.io/pytorch/pytorch:2.4.0-cuda12.4-cudnn9-runtime docker.io/pytorch/pytorch:2.4.0-cuda12.4-cudnn9-run...
chmod +x /usr/local/cuda-11.4/include/cudnn.h chmod +x /usr/local/cuda-11.4/lib64/libcudnn* 至此,cuda 以及cudnn更新完成,老版本的cuda 文件夹直接删除就行了。 再运行nvcc -V查看此时的cuda版本 更新PyTorch 首先卸载旧版的pytorch以及torchvision pip uninstall torch pip uninstall torchvision whl安装...
sudo systemctl restart docker 安装完成后,我们可以使用以下命令在PyTorch的Docker容器中验证NVIDIA GPU的可用性以及PyTorch的安装: sudo docker run --rm -it --gpus all pytorch/pytorch:2.2.1-cuda12.1-cudnn8-runtime /bin/bash 在容器中,我们可以运行Python并导入PyTorch库,然后使用torch.cuda.is_available()...