例如,以下命令会将 TensorFlow 版本镜像下载到计算机上: docker pull tensorflow/tensorflow # latest stable release docker pull tensorflow/tensorflow:devel-gpu # nightly dev release w/ GPU support docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter # latest release w/ GPU support and Jupyter 启动TensorFlow...
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-...
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...
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...
在Docker中使用TensorFlow图像时,是否使用GPU取决于两个因素:Docker容器是否具有GPU访问权限以及TensorFlow图像是否配置为使用GPU。 首先,要在Docker容器中使用GPU,需要确保主机上的NVIDIA GPU驱动程序已正确安装,并且Docker运行时已配置为具有GPU支持。这可以通过在Docker运行时配置文件中启用NVIDIA Container Runtime来实现。
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
创建高级的gpu-py3 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 ...
docker tensorflow的镜像官网为https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/,首先按照官方教程安装nvidia-docker2,之后的tensorflow-gpu镜像都需要nvidia-docker来启动,或者docker run --runtime=nvidia,当然这样就足够用了,如果你想用docker取代nvidia-docker可以修改/etc/docker/daemon.json为如下所示,即在第一行...
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...
你可以在Docker官网上挑选自己想安装的tensorflow版本(Tensorflow镜像) 也可以之间安装最新的tensorflow镜像: $ 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-...