docker image pull tensorflow/tensorflow:latest-py3 # 最新稳定版本TensorFlow(Python 3.5,CPU版) docker image pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3 # 最新稳定版本TensorFlow(Python 3.5,GPU版) 更多映像版本可参考TensorFlow 官方文档。 小技巧 在国内,推荐使用DaoCloud 的 Docker 映像镜像,将显著提高下载速度。
docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter # latest release w/ GPU support and Jupyter 启动TensorFlow Docker 容器 启动配置 TensorFlow 的容器,请使用以下命令格式。 docker run [-it] [--rm] [-p hostPort:containerPort] tensorflow/tensorflow[:tag] [command] 示例 使用仅支持 CPU 的镜像的示...
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-...
您可通过 Docker 快速在 GPU 实例上运行 TensorFlow,且该方式仅需实例已安装 NVIDIA® 驱动程序,无需安装 NVIDIA® CUDA® 工具包。 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。
$ nvidia-docker run -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu bash 如果你是使用Jupyter来开发你的项目的,可以修改hostPort和containerPort: $ nvidia-docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu 开发项目 在加载了Tensorflow的镜像后,就可以开始在Docker上进行训练模型了。
目前的项目需要在docker容器中用到tensorflow-gpu,项目需要用的是编译版的tensorflow,在这过程中踩了不少坑,写下本文总结一下全过程。 0.环境说明 主机OS是Ubuntu18.04,已经安装了docker和nvidia显卡驱动,如何安装不再赘述了。 1.安装Nvidia-Container组件
docker run -u $(id -u):$(id -g) --runtime=nvidia -it -p 8876:6006 -v ~/test:/code_dir -w /code_dir tensorflow/tensorflow:nightly-gpu-py3 这里解释一下命令: docker run 用来运行容器 -u 指定使用的用户,为了避免一些文件创建的问题 ...
1.安装tensorflow-gpu Building wheels for collected packages: tensorflow-gpuBuilding wheel for tensorflow-gpu (setup.py): startedBuilding wheel for tensorflow-gpu (setup.py): finished with status 'error'Running setup.py clean for tensorflow-gpuerror: subprocess-exited-with-error× python setup.py bd...
1) docker运行GPU版的tensorflow,只需要安装NVIDIA驱动即可,而不需要安装cuda相关的工具包,docker镜像中已经包含 2) 参考nvidia-docker,tensorflow docker安装 2.3 使用GPU版本的tensorflow 1) docker中测试当前安装的nvidia驱动 docker run --runtime=nvidia --rmnvidia/cuda nvidia-smi ...
docker容器安装TensorFlow_gpu 版本遇到的坑。。。 运行并挂载docker镜像 docker run -it -v E:/workspace/docker:/dl -p 8888:8888 8d78dd1e1b64 /bin/bash 安装jupyter 保存docker容器的修改 查看被修改的容器 :docker ps -l 提交指定容器保存为新的镜像:docker commit <container id> <new image name>...