本文分享如何使用docker获取Nvidia 镜像,包括cuda10、cuda11等不同版本,cudnn7、cudnn8等,快速搭建深度学习环境。
在Docker官网首页上,你可以看到一个名为“Products”的选项卡。点击该选项卡,然后选择“Images and Containers”。第三步:查找适合你需求的镜像在“Images and Containers”页面上,你可以看到各种不同的镜像,包括官方和社区贡献的版本。你可以在搜索框中输入相关关键词,例如“CUDNN”或“CUDA”,以便快速找到相关镜像。
docker-ce | 5:18.09.1~3-0~ubuntu-xenial | https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu xenial/stable amd64 Packages docker-ce | 5:18.09.0~3-0~ubuntu-xenial | https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu xenial/stable amd64 Packages docker-ce | 18.06.1~ce~3-0~ubuntu...
1)找一台能上网的服务器,安装好并安装好Docker,下载基础docker镜像(此处用的百度paddlepaddle基础镜像) docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:0.7.0-cuda11.2-cudnn8-devel 拉取完进项后,可通过docker images 查看镜像信息,基础镜像大概14.5G pull 镜像 2)导出基础镜像 docker save -o /app/soft...
Use docker pull to pull down the image corresponding to the tag Example: docker pull pyhf/cuda:0.6.3-jax-cuda-11.1 Use To check that NVIDIA GPUS are being properly detected run docker run --rm --gpus all pyhf/cuda:0.6.3-jax-cuda-11.1 'nvidia-smi' and check if the nvidia-smi ...
sudo nvidia-docker run -it –vpath_local:/workspace/bin/bash 这样就启动了一个容器,并且把目录挂载到了容器的/workspace下。这样操作的好处是,训练完的数据可以直接存放在宿主机,省略了从容器中拷贝的繁琐步骤。 cuda 安装 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads中可以下载cuda。
1. Docker Images 1.1. Download and Install Download and install the Docker engine for your system: Install Docker Engine @ Docker Documentation. For Linux users, it is recommended that you enable managing Docker as a non-root user, as described in Post-installation steps for Linux @ Docker ...
linlf@dacent:~$ docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE AAA/AAA v2 7331b8651bcc 27 hours ago 3.85GB BBB/BBB v1 da4a80dd8424 28 hours ago 3.47GB 4.9 确定容器没问题后删除/var/lib/docker/目录中的文件。 https://blog.csdn.net/qq_37674858/article/details/79976751 ...
使用docker run 跑代码发生错误 挂载卷:前后为本地路径与docker内路径,要注意需要哪一级挂到哪一级,防止挂到子目录无法使用上级目录的情况。 9 docker 镜像的导出与导入 1.镜像保存 先使用docker images查询docker id image.png 使用docker save命令保存为.tar文件 ...
docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi It gives me the same error. The above command only runs correctly when I run it with the nvidia/cuda:9.0-base image, specified in NVidia github README: docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi I think ...