NV_GPU=1nvidia-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 复制 sudo docker run-it--rm $DEVICES-v/usr/lib64/nvidia/:/usr/local/nvidia/lib64 tensorflow/tensorflow:latest-gpu bash 有一个nvidia关于CUDA8的镜像: 代码语言...
5.3. 检测 TensorFlow支持 5.3.1 TensorFlow CPU python3-c"import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))" 打印出了张量 5.3.2 TensorFlow GPU python3-c"import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))" 可以看到 TensorFlow 也检测到了显卡...
pip install -U --force-reinstall -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --ignore-installed mxnet-cu90mkl tensorflow2.0 sudo nvidia-docker run -it -p 8022:22 -p 8888:8888 --ipc=host --privileged=True --name="tensorflow" -v ~/zhangxin:/zhangxin python_base:v0.1 /bin/bash pyto...
使用container:TensorFlow 参考:https://tensorflow.google.cn/install/docker 测试docker tf是否能启动: docker run -it --rm tensorflow/tensorflow \ python -c "import tensorflow as tf; tf.enable_eager_execution(); print(tf.reduce_sum(tf.random_normal([1000, 1000])))" python3+gpu:测试nvidia和tf...
nvidia-docker run -it -p8888:8888 gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu 这种方式对于docker侵入较多,因此nvidia还提供了一种nvidia-docker-plugin的方式。其使用流程如下: 首先在宿主机启动nvidia-docker-plugin: [root@A01-R06-I184-22nvidia-docker]# ./nvidia-docker-plugin ...
docker run-u$(id-u):$(id-g)--runtime=nvidia-it-p8876:6006-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 ...
nvidia-dockerrun--namewuyi-it-p8888:8888-v/home/wy/docker_copy/wuyi:/notebooks/datatensorflow/tensorflow:1.12.0-gpu-py3 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 等待下载好之后,会出现 我安装1.12版本的,是用jupyter 来访问的,所以对比红框中链接,改成下面链接登录 ...
- name: tensorflow image: tensorflow:0.11.0-gpu ports: - containerPort: 8000 resources: limits: alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu: 1 volumeMounts: - name: nvidia-driver mountPath: /usr/local/nvidia/ readOnly: true - name: cgroup mountPath: /sys/fs/cgroup ...
三、用Docker(NVIDIA-Docker)载入TensorFlow镜像 参考Dockerhub关于Tensorflow的页面(链接),主要是“Running Containers”部分。例如,如果要开启一个基于Python2、CPU版的TensorFlow,可以使用: docker run -it --rm tensorflow/tensorflow bash 或者,开启一个基于Python3、GPU版的TensorFlow(可根据需要的版本指定镜像),并开...
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）。