这个打包并不是可行的,因为受到系统和GPU的影响,驱动应该与系统和GPU来匹配,当迁移到不同的机器上时,很难保证GPU一致,所以我们要把驱动排除在外,然后至于Python,Pytorch和CUDA,他们只和系统有关,至于CUDA的版本还和系统的具体型号有关的问题,我打算只针对ubuntu或者debian系统,这样的话就相当于在Debian的linux系统之...
第一步安装Ubuntu+window双系统及基本设置 系统安装的办法为u盘安装 镜像文件自行百度下载 创建磁盘分区(即在硬盘给ubuntu系统腾个地盘)-->建议:空间允许的话,尽量分出较大的空间,(我分出75G ,感觉足够用) 禁止快速启动-->https://blog.csdn.net/Pop_Rain/article/details/70477085 制作ubuntu启动盘--> (不要...
在这里我们只要利用其中一个很小的功能,即每次我在Pycharm中运行一个python文件的时候,run 一个我指定的image,并利用这个运行的container里的python解释器来运行我Pycharm里的Python代码,代码运行结束后container自动退出。当然,我们做深度学习的还是希望container能调用GPU,所以用的是nvidia-docker-compose。 Steps (Option...
启动WSL2。安装完成后,可以在“Microsoft Store”中找到安装的Linux发行版并启动。三、在容器中运行GPU加速的计算任务在配置好Docker for Desktop和WSL2后,就可以在容器中运行GPU加速的计算任务了。以下是运行GPU加速的计算任务的步骤: 编写Dockerfile。在编写Dockerfile时,需要指定使用NVIDIA的官方GPU镜像作为基础镜像,...
注意根据nvidia docker的github页面以及我自己的实验,目前最新版本的docker已经原生支持nvidia gpu的调用,只需要在启动镜像时添加--gpus all参数即可。 看似无需额外安装nvidia docker,但这种原生支持并不被Pycharm所支持,所以还是得安装nvidia docker2。 5.修改docker daemon的配置文件 ...
1、创建容器: nvidia-docker rn -it --name gago_gaobin_tf -p 3333:22 -p 3334:6006 -p 3335:8888 -v /usr/data4/docker:/notebooks tensorflow/tensorflow:latest-gpu-dev /bin/bash 2、安装ssh-server apt-get update apt-get install openssh-server ...
docker 容器介绍:cuda10.0 tensorflow-gpu==1.15 python3.6 可以自己拉下试一试: docker pull tensorflow/tensorflow:1.15.5-gpu-py3-jupyter 1.在远程的ubuntu服务器端,启动并进入容器,安装 vim、openssh-server 启动容器:docker run -it --gpus all -p 2226:22 --name tf-gpu1.15tensorflow/tensorflow:1.15.5...
docker pull tensorflow/tensorflow:2.7.0-gpu-jupyter 关于如何查找所需镜像,请看Docker搭建-Tensorflow&Pytorch+JupyterNotebook深度学习环境+Pycharm调试-Part 1的第3小节。 4 创建容器 4.1 创建workspace文件夹 创建文件夹,并更改其权限 mkdir /data/kunverse/tf270 ...
Now we just need to add arunArgskey for enabling the GPU and we will be ready to start development. Minus the comments you should end up with something like this: { "name": "Existing Dockerfile", "context": "..", "dockerFile": "../Dockerfile", "settings": ...
这样,我就能够运行nvidia-smi的命令并正确地看到GPU,但是我没有看到在Dockerfile构建过程中安装的任何包。 还有另一个选项可以以稍微不同的方式连接解释器,在其中我确实可以看到包,但是我不能运行nvidia-smi命令和torch.cuda.is_availble返回False。 这样做的方法不是像指南中那样: ...