本文介绍如何在 GPU 云服务器上,使用 Docker 安装 TensorFlow 并设置 GPU/CPU 支持。 说明事项 本文操作步骤以 Ubuntu 20.04 操作系统的 GPU 云服务器为例。 您的GPU 云服务器实例需已安装 GPU 驱动。 说明 建议使用公共镜像创建 GPU 云服务器。若选择公共镜像,则勾选后台自动安装 GPU 驱动即可预装相应版本驱动...
virtualenv中的tensorflow找不到gpu设备 Keras中的CPU与GPU使用率(Tensorflow 2.1) Tensorflow- Jupyter笔记本中的GPU无法识别GPU 在Tensorflow中显示的是XLA_GPU而不是GPU 如何创建具有数据科学库支持的tensorflow gpu docker容器? 查找使用docker图像创建的docker容器 ...
运行TensorFlow GPU容器:一旦您创建了TensorFlow GPU镜像,您可以运行该容器来启动TensorFlow会话。使用以下命令运行容器: docker run --gpus all -it tensorflow_gpu_image /bin/bash 这将启动一个带有GPU支持的TensorFlow容器,并进入交互式终端。 运行TensorFlow代码:现在,您可以在容器中运行TensorFlow代码了。例如,您可以...
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为10.1,这里选择版本一定要注意,因为cuda版本会决定你下载的cudnn和tensorflow-gpu版本,若不一致,会出现版本不匹配...
首先,你需要从Docker Hub上下载TensorFlow的GPU镜像。在终端中运行以下命令即可: docker pull tensorflow/tensorflow 接下来,创建一个名为tensorflow-gpu的Docker容器。在终端中运行以下命令: docker run --name tensorflow-gpu tensorflow/tensorflow 这将会创建一个基于TensorFlow GPU镜像的容器。在创建容器时,你可以通过-...
Docker Desktop for Windows 支持 WSL 2 GPU 虚拟化（GPU-PV），适用于 NVIDIA GPU。要启用 WSL 2 ...
# 使用 nvidia/cuda 为基础镜像FROMnvidia/cuda:11.2.2-base# 安装 Python 和 pipRUNapt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip# 安装 TensorFlowRUNpip3 install tensorflow==2.8.0# 设置工作目录WORKDIR/workspace# 复制训练代码COPY./train.py /workspace/train.py ...
5.3. 检测 TensorFlow支持 5.3.1 TensorFlow CPU python3 -c"import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))" 打印出了张量 5.3.2 TensorFlow GPU python3 -c"import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))" ...
使用最新的 TensorFlow GPU 映像在容器中启动shell 会话: docker run --gpus all -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu bash 测试是否gpu可用 >>> tf.config.list_physical_devices()[PhysicalDevice(name='/physical_device:CPU:0', device_type='CPU'), PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', devic...