sudo nvidia-docker tag tensorflow/tensorflow:latest-gpu matt/nvidia-docker 把这个容器tensorflow/tensorflow:latest-gpu,改成名字matt/nvidia-docker . 5.容器的保存 如何对容器进行保存防止退出后全部修改消失 (1)预先获取docker ps -l的容器ID (2)然后从新复制一个新的容器: 代码语言:javascript 代码运行次数:...
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...
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...
问nvidia- TensorFlow中的docker:调用cuInit失败: CUDA_ERROR_UNKNOWNENimport tensorflow as tf from tensorflow.python.client import device_lib as _device_lib with tf.Session() as sess: local_device_protos = _device_lib.list_local_devices() print(local_device_protos) [print(x.name) for...
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:///NVIDIA/nvidia-docker #如果你安装了nvidia-docker 1.0:我们需要删除它和所有现有的GPU容器 ...
apiVersion:v1kind:Podmetadata:name:gpu-testspec:volumes:-name:nvidia-driverhostPath:path:/var/lib/nvidia-docker/volumes/nvidia_driver/384.69-name:cgrouphostPath:path:/sys/fs/cgroupcontainers:-name:tensorflowimage:tensorflow:0.11.0-gpuports:-containerPort:8000resources:limits:alpha.kubernetes.io/nvidia...
image: tensorflow:0.11.0-gpu ports: - containerPort: 8000 resources: limits: /nvidia-gpu: 1 volumeMounts: - name: nvidia-driver mountPath: /usr/local/nvidia/ readOnly: true - name: cgroup mountPath: /sys/fs/cgroup 1. 2. 3.
sudo pip3 install tensor2tensor[tensorflow_gpu] #安装需求 跑通baseline即可由数据下载,数据处理,模型训练到模型预测得到一个可供翻译的神经机器翻译模型,默认情况一般会占用40G或者更大的空间(默认情况会保存20个checkpoint,每个CKPT大约2.4G),这里不再具体介绍模型训练相关。
RUNpip install tensorflow-gpu COPYtensor-code.py . ENTRYPONT ["python3","tensor-code.py"] 使用--gpus标志构建和运行此图像将通过 GPU 加速启动您的 Tensor 工作负载。 手动配置镜像 如果您需要选择不同的基础,您可以手动为您的图像添加 CUDA 支持。实现此目的的最佳方法是参考官方NVIDIA Dockerfiles[4] ...