curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg sudochmoda+r /etc/apt/keyrings/docker.gpgecho\"deb [arch=$(dpkg --print-architecture)signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://mirror.nju.edu.cn/docker-ce/linux/ub...
NV_GPU=1 nvidia-docker run -v /matt/docker:/mnt $container --rm -ti matt/docker bash tensorflow官网有个镜像拉取方式: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sudo docker run -it --rm $DEVICES -v /usr/lib64/nvidia/:/usr/local/nvidia/lib64 tensorflow/tensorflow:latest-gpu ba...
distribution=$(./etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID)curl-s-Lhttps://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey|sudogpg--dearmor-o/usr/share/keyrings/nvidia-docker-keyring.gpgcurl-s-Lhttps://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list|sed's#deb https://#deb [signed-by=/...
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 --runtime=nvidia 指定该容器能使用底层的nvidia gpu -...
到这里说明服务器的docker端已经完成配置。 2.2 jupyter远程访问设置 一、生成配置文件 jupyter notebook --generate-config 二、打开ipython, 创建一个密文密码 In [1]: from notebook.auth import passwd In [2]: passwd() Enter password: Verify password: ...
今天用户测试 python 3.6 + tensorflow-gpu 2.1 和 nvidia driver 418.87.00，遇到下面的问题，然后我们的环境是在 k8s 和 nvidia-docker 上，所以本地可以看到 GPU 设备是 /dev/nvidia3/，正好落在第四块显卡上（因为是从0开始计数的）。
docker cli TensorFlow pytorch cuda 11.8、cudatoolkit 4.1. 拉取镜像 由于镜像较大,建议单独拉取 GPU 支持镜像(9.94 GB):jamescurtisfoxmail/code-os:latest-gpu 仅CPU 支持镜像(2.77 GB):jamescurtisfoxmail/code-os:latest 这里以 GPU 支持镜像为例 ...
$ docker pull tensorflow/serving:latest-gpu $ docker run --rm --runtime=nvidia -p 8501:8501 --name tfserving_resnet \ -v /tmp/resnet:/models/resnet -e MODEL_NAME=resnet -t tensorflow/serving:latest-gpu & … … server.cc:313] Running gRPC ModelServer at 0.0.0.0:8500 … ...
安装完成 tensorflow-gpu,可以测试一下 进入ipython(以下为测试正常启动gpu画面) import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!’) sess = tf.Session() 接下来,要安装nvidia-docker了: 第五步 nvidia-docker 参考:https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker ...
sudo apt-get install -y nvidia-docker2 sudo pkill -SIGHUP dockerd sudo docker run --runtime = nvidia --rm nvidia / cuda:9.0-base nvidia-smi 安装并使用Tensor2Tensor训练机器翻译模型 :T2T官方baseline或者AI Challenger 2018官方baseline git clone https://github.com/tensorflow/tensor2tensor ...