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 ...
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 save 8ca8d > retinaface.tar ...
加载镜像 #查看导入的镜像docker images 查看镜像 # 可以看到模型没有REPOSITORY和TAG,需要修改镜像名称及tagdocker tag e2ff7f8f4692 nvidia_cuda11_cudnn8:v1.0#修改完可通过docker images查看docker images 修改镜像REPOSITORY和TAG 4)基于镜像创建容器 注意,创建容器时,如果提示response from daemon: could not sel...
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 通过docker images 命令查看本地镜像 进入dockerhub,在搜索框“nvidia/cuda”,第一个50M+download点进去,再点击“Tags”标签,搜索你需要安装的镜像版本,例如“11.7”(尽量保持宿主机的版本和镜像的驱动版本一致); cuda的类型有三种 base:基于CUDA...
docker images :列出宿主机存在的所有镜像 docker rmi 镜像id:删除指定镜像 docker rmi -f 镜像id:强制删除指定镜像 docker build -t 镜像名:版本 路径:根据路径下的Dockerfile文件创建一个镜像 注:创建时会将指定路径下的所有文件都先上传,所以最好将Dockerfile文件放在单独的目录下。
[root@localhost centos-gpu]# docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE centos-nvidia latest a02c8e0ad5ca 2 hours ago 207MB 1. 2. 3. 如果有这一行应该就算是成功了。 生成docker [root@localhost centos-gpu]# nvidia-docker run --name="centos-gpu2" -ti a02c /bin/bash ...
docker images 能看到nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04镜像在本地了,镜像大小是8.95G。 打开镜像(常规模式--支持使用GPU) docker run -i -t --gpus all nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04 /bin/bash 打开镜像(增强模式--支持使用GPU、映射目录、设置内存) docker run -i -t -v...
docker kill $(docker ps -q) ; docker rm $(docker ps -a -q) ; docker rmi $(docker images -q -a) 17. 验证GPU可用性: docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi --rm 表示运行完毕就删除容器, -dit -d表示以daemon后台运行, -i交互式-t新的伪终端. ...
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 15710886400 kaixhin/cuda-caffe:8.0 -i 交互模式运行 -t tty模式运行,进入终端 ...
# 登录阿里云 1. sudo nvidia-docker login registry.aliyuncs.com Username: *** Password: *** # 拉取Caffe镜像 2. sudo nvidia-docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/docker_learning_aliyun/caffe:v1 # 查看拉取的Caffe镜像信息 3. sudo nvidia-docker images 输出信息: # 查看Caffe镜像的显卡...