# 继承Pytorch官方的cuda镜像 FROM pytorch/pytorch:1.11.0-cuda11.3-cudnn8-devel LABEL maintainer = "xxxxxxx@qq.com" LABEL version = "0.2" LABEL description = "prepare deep learning environment" # 指定docker镜像中,默认的工作路径是/home/BE WORKDIR /home/BE RUN rm /etc/apt/sources.list.d/cuda...
相对于 Pytorch 来说,落后一个版本,Pytorch 官方已经可以支持 CUDA 11.0,Python 版本可以支持 3.9,更多参见https://pytorch.org/get-started/locally/。所以,如果只使用 Tensorflow ,推荐安装 CUDA Toolkit 10.1 ,以减少一些环境配置上的麻烦。 具体步骤 首先查看本机 CUDA 驱动版本,安装与其兼容的 CUDA Toolkit 版本...
dockerfile安装 cudatoolkit 交互 简介 之所以对引言中那篇文章有感而发,是因为我在实际工程中就遇到了这样的问题,cuda 版本、cudnn 版本、深度学习框架(PyTorch 或者 Tensorflow)版本难以控制,尽管现在可以通过 conda 进行环境隔离,但是 conda 相对还是依托于系统环境的,有没有一种方式可以确保在每个人不同的软硬件环...
git clone https://github.com/cnstark/pytorch_docker.gitcd pytorch_docker 2.2 生成构建脚本 执行 # CentOS8-Python3.8.10-CUDA11.1-Pytorch1.9.1python generate_build_script.py--os centos --os-version8--python3.8.10--pytorch1.9.1--cuda11.1# Ubuntu18.04-Python3.8.10-Pytorch1.9.1(cpu) # python...
FROM pytorch/pytorch:1.13.1-cuda11.6-cudnn8-devel # Arguments to build Docker Image using CUDA ARG USE_CUDA=0 ARG TORCH_ARCH= ENV AM_I_DOCKER True ENV BUILD_WITH_CUDA "${USE_CUDA}" ENV TORCH_CUDA_ARCH_LIST "${TORCH_ARCH}"
docker-pytorch-cuda/Dockerfile Go to file Copy path Cannot retrieve contributors at this time 61 lines (51 sloc)1.98 KB RawBlame ARGBUILD_CUDA_VERSION=11.0 ARGBUILD_CUDNN_VERSION=8 FROMnvidia/cuda:$BUILD_CUDA_VERSION-cudnn$BUILD_CUDNN_VERSION-runtime-ubuntu16.04 ...
RUNrm/etc/apt/sources.list.d/cuda.list RUNrm/etc/apt/sources.list.d/nvidia-ml.list AI代码助手复制代码 以上就是关于“pytorch库的dockerfile怎么使用”这篇文章的内容,相信大家都有了一定的了解,希望小编分享的内容对大家有帮助,若想了解更多相关的知识内容,请关注亿速云行业资讯频道。
docker build\ --build-arg"BUILD_CUDA_VERSION=11.0"\ --build-arg"BUILD_CUNND_VERSION=8"\ --build-arg"BUILD_PYTORCH_VERSION=1.7.0"\ --build-arg"BUILD_TORCHAUDIO=0.7.0"\ -t wekaco/${shell basename"${PWD}"}:${shell git rev-parse --abbrev-ref HEAD | tr'/''_'}-f ./Dockerfil...
FROM pytorch/pytorch:1.13.1-cuda11.6-cudnn8-runtime ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive ENV TZ=Asia/Shanghai # RUN rm /etc/apt/sources.list.d/cuda.list RUN apt-get update # 安装ifconfig命令 RUN apt-get install -y net-tools # 安装ping命令 ...
GPU:cuda10_cudnn7_pytorch 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 FROM pytorch/pytorch:nightly-devel-cuda10.0-cudnn7 ENV PATH /usr/local/nvidia/bin:/usr/local/cuda/bin:${PATH} RUN apt-get update -y RUN pip install numpy scipy matplotlib librosa==0.6.0 tensorflow tensorboardX...