我需要运行pytorch,dockerhub中pytorch官方镜像没有gpu支持,所以只能先pull一个anaconda镜像试试,后面可以编排成Dockerfile。 $ docker run -it -d --rm--name pytorch -v /home/qiyafei/pytorch:/mnt/home --privileged=true--device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm --device /dev/nvidia1:/dev/nvidia1 ...
但是我们可以把这些镜像同步到我们的 Docker Hub 仓库里，再配个 Docker Hub 加速器，这样下载镜像就很...
docker run --name py_gpu --runtime=nvidia -it cuda-11.3-pytorch:v1 /bin/bash 1. 六、官方镜像 后面我发现pytorch有官方的镜像,官方的runtime 2.59G, devel 6.31G,我的8.46G, 明显官方的小很多 https://hub.docker.com/r/pytorch/pytorch/tags?page=1&ordering=last_updated 1. 七、将生成镜像发布...
1。编写Dockerfile时,不要使用python或者python slim版作为基础镜像,然后在里面pip install torch; 这样形成的镜像一般会比较大,约3GB。 2。也不要使用pytorch官方的镜像作为基础镜像,… ustc spark docker镜像中使用GPU 1、宿主机是否有GPU 命令:nvidia-smi 2、下载基础镜像 docker pull pytorch/pytorch:1.1.0-cuda...
根据Pytorch与CUDA版本的对应关系,CUDA 11.8 对应的是最低torch版本是 2.1.0 。从http://docker.hub.com上查找到相应的pytorch镜像2.1.0-cuda11.8-cudnn8-devel。其中python 版本为3.10.13。 重新编译mmcv mmcv是我们项目中使用的一个关键库,它提供了丰富的计算机视觉工具和模型,支持PyTorch等框架。为了适配CUDA ...
docker run--runtime=nvidia--rm nvidia/cuda:9.0-basenvidia-smi 如果返回正常的nvidia显卡界面则安装成功。 下面我们使用需要的镜像来进行定制。由于要使用pytorch和gpu,我们去dockerhub搜索镜像,最终选择:nvidia/cuda:10.2-cudnn7-devel-ubuntu18.04. 拉取镜像 ...
https://hub.docker.com/ https://hub.docker.com/r/ismconnectiris/tensorrt5-cuda10_0-cudnn7-pycuda/tags?page=1&ordering=last_updated 通过镜像文件启动docker 容器 sudo nvidia-docker run -it [-p 映射的主机端口:容器端口] [-v 主机文件夹:容器文件夹] pytorch/torchlearn ...
sudo service docker start/restart/stop #只有开启docker服务才可以正常使用docker,服务相当于总进程 1. 2. 2.查看所有镜像 docker images #显示所有镜像 1. 2. 3.运行镜像 nvidia-docker run -it -p 10029:22 -p 5009:80 -v ~/workspace:/root/workspace --name "ly_cu9.2pytorch1.3.1" --shm-size...
docker run --rm --gpus all -ti --volume $TRT_DEB_DIR_PATH:/workspace/trt_release --net host nvcr.io/nvidia/pytorch:20.07-py3 # Update TensorRT version to 8 dpkg -i nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda11.0-trt8.0.0.3-ea-20210423_1-1_amd64.deb ...
ForTorch TensorRT ,拉动NVIDIA PyTorch 容器,安装了 TensorRT 和火炬 TensorRT 。要继续,请使用sample。有关更多示例,请访问Torch-TensorRTGitHub repo 。 #is the yy:mm for the publishing tag for NVIDIA's Pytorch # container; eg. 21.12 docker run -it --gpus all -v /path/to/this/folder:/resnet...