首先,你需要确认nvidia-docker是否已经安装在你的系统上。可以通过在终端中运行以下命令来检查: bash nvidia-docker --version 如果这个命令返回了版本号,说明nvidia-docker已经安装。如果返回“未找到命令”的错误,则可能未安装或安装不正确。 如果未安装,查找并安装nvidia-docker的正确方法: 如果nvidia-docker未安装...
1. 启动容器 sudo docker run -dit -v /home/workspace:/home/zt/workspace -p 192.168.0.1:6688:22 --name=tao nvidia/cuda:11.6.2-base-ubuntu20.04 1. 进入容器 docker exec -it 91f7b62999f2 /bin/bash 1.
docker-ce | 5:18.09.0~3-0~ubuntu-xenial | https://download.docker.com/linux/ubuntu xenial/stable amd64 Packages docker-ce | 18.06.1~ce~3-0~ubuntu | https://download.docker.com/linux/ubuntu xenial/stable amd64 Packages docker-ce | 18.06.0~ce~3-0~ubuntu | https://download.docker.c...
$ NV_GPU=1 nvidia-docker run -v /matt/docker:/mnt $container --rm -ti matt/docker bash ``` ## 7.容器改名 ``` $ sudo nvidia-docker tag A B (将A改名为B) ``` ## 8.进入容器 ``` $ docker exec -it 容器名 /bin/bash ``` ## 9.将容器保存为一个镜像 ``` $ docker commit...
请注意, nvidia-docker仅修改运行的行为并创建Docker命令. 所有其他命令只是传递到docker命令行界面. 因此, 在构建Docker映像时, 无法执行GPU代码. GPU隔离 使用环境变量NV_GPU通过逗号分隔的ID列表导出GPU. ID是指定设备的索引或UUID. 设备索引类似于nvidia-docker-plugin REST接口, nvidia-smi报告的索引, 或者运行CU...
#列出所有容器 docker ps -a #启动docker docker start cuda_ros2 #删除容器 docker rm cuda_ros2 #进入docker docker exec -it cuda_ros2 bash #退出docker exit
~ rsync -r /Users/Apple/index.html root@1.1.1.1:/var/www/html/ bash: rsync: 未找到命令...
centos7 nvidia-docker2离线安装包,使用命令rpm -ivh --force *.rpm sudo systemctl restart docker sudo systemctl daemon-reload 依次执行此命令,如果 事先安装了containerd.io 则需要先进行 rpm -qa | grep containerd.io查询,然后再rpm -e XX进行卸载,如果 运行nvidia-docker之后 还出现 /usr/bin/nvidia-...
docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi ⼀般会报错，使⽤命令：nvidia-smi查看当前CUDA版本[cuda:11.0]输⼊以下命令： sudo nvidia-docker run --rm nvidia/cuda:11.0-devel nvidia-smi 如果出现unable to find image 'nvidia/cuda:11.0-devel' locally 11.0-devel:Pulling...