接下来,你可以创建一个Docker镜像,里面包含CUDA。以下是一个简单的Dockerfile示例: #从NVIDIA的基础CUDA镜像创建FROMnvidia/cuda:11.4-cudnn8-runtime-ubuntu20.04# 安装基本工具RUNapt-get update && apt-get install -y\python3\python3-pip# 安装TensorFlowRUNpip3 install tensorflow==2.7.0# 设置工作目录WORKDI...
1.安装docker镜像 sudo docker pull nvidia/cuda:9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04 # 创建一个cuda9.0 cudnn7 ubuntu16.04的容器,名字为caffe,同时将本机的/home/hzh目录挂载到容器的/var/workspace下面 sudo nvidia-docker run -it -v /home/hzh:/var/workspace --name caffe nvidia/cuda:9.0-cudnn7-devel-...
$ docker pull nvidia/cuda:12.6.0-devel-ubuntu22.04 二、运行容器 $ docker run -it --gpus all nvidia/cuda:11.3.1-devel-ubuntu20.04 $ docker run -it --gpus "device=0" nvidia/cuda:11.3.1-devel-ubuntu20.04 $ docker run -it --gpus "device=2,3" nvidia/cuda:11.3.1-devel-ubuntu20.04...
安装了Docker。 二、安装CUDA Docker镜像 从NVIDIA官方仓库下载适用于您GPU型号和操作系统版本的CUDA Docker镜像。例如,对于CUDA 11.0和Ubuntu 20.04,您可以运行以下命令: docker pull nvidia/cuda:11.0-base-ubuntu20.04 下载完成后,您可以使用docker images命令验证镜像是否成功下载。 三、运行CUDA Docker容器 使用以下...
dockerrun --name nvidia-cuda10.2-cudnn7-1-p9001:22-p9002:8002-v /work/node-1:/work --gpus all -itnvidia/cuda:10.2-cudnn7-devel-ubuntu18.04 进入容器 dockerexec -itxxx /bin/bash 2、安装vim apt-getupdateapt-getinstall vim 3、安装并启动ssh ...
1、服务器宿主机显卡驱动、CUDA环境安装 略 2、宿主机Docker服务安装,及镜像配置 略 3、镜像下载(拉取) dockerpull nvidia/cuda:12.2.0-devel-ubuntu22.04 如果网络封锁比较严重,可添加国内镜像(百度查找)。 下载完成后,使用命令查看是否下载完成。 dockerimages ...
拉取官方镜像,选择cuda11.0(目前最旧版本),若有需要可直接创建docker,从头配置 nvidia/cuda Tags | Docker Hub docker pull nvidia/cuda:11.0.3-cudnn8-devel-ubuntu18.04 安装anconda apt-get update apt-get -y install wget wget --user-agent="Mozilla" https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/...
一、宿主机CUDA版本的安装与配置 首先,我们需要在宿主机上安装合适版本的CUDA。由于CUDA版本众多,选择哪个版本主要取决于你的具体需求和硬件设备。在安装CUDA时,务必注意阅读CUDA的安装指南,确保按照正确的步骤进行安装和配置。 二、Docker容器中CUDA版本的安装 在Docker容器中安装CUDA版本时,我们通常会选择NVIDIA提供的官...
4)编写Dockerfile构建提交镜像 # Base Images ## 从天池基础镜像构建(from的base img 根据自己的需要更换,建议使用天池open list镜像链接:https://tianchi.aliyun.com/forum/postDetail?postId=67720) FROM registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tcc-public/mmdetection:pytorch1.4-cuda10.1-py3 ##安装依赖包,pip包...
Windows:https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/ 2.开通阿里云容器镜像服务(镜像仓库) 阿里云容器镜像服务 https://www.aliyun.com/product/acr?免费开通镜像托管,本次练习任务请将仓库地域选择深圳。建议设置私有仓库,并一定牢记仓库密码,后续提交需要使用。开通后进入镜像仓库https://cr.console.ali...