1.因为pycharm默认使用的是docker而不是nvidia-docker,直接用的话会用不了GPU,显示No such file:libcuda.so.1,所以我在这个问题上折腾了很久,在这里找到了解决方法,大致就是把默认的换成nvidia-docker:打开/etc/docker/daemon.json,将里面的内容修改为: {"default-runtime":"nvidia","runtimes":{"nvidia":{"...
选择最后一个Docker Compose,按加号添加第3步生成的nvidia-docker-compose.yml文件 按ok,可以看到Project Interpreter 里多了一个可选的解释器:Remote Python 2.7.12 Docker Compose (dl at [/home/yiming/compose/nvidia-docker-compose.yml]) 按ok后可能需要等待一段时间让pycharm导入所有的skeletons和制作索引。 ...
1、创建容器: nvidia-docker rn -it --name gago_gaobin_tf -p 3333:22 -p 3334:6006 -p 3335:8888 -v /usr/data4/docker:/notebooks tensorflow/tensorflow:latest-gpu-dev /bin/bash 2、安装ssh-server apt-get update apt-get install openssh-server 3、修改ssh服务,允许root登陆并为root创建密码:...
I wanted to be able to use Docker and GPU with PyCharm, but I couldn't use it on Windows in the first place, and I was able to get it to work once on Linux, but the operation is unstable. PyCharm is useless. PyCharm is using the paid version of Professional. ...
conda activate pytorch_gpu_23.7.4 1. 6.设置解释器 (1)打开Pycharm,点击“文件—设置”,添加解释器(添加本地解释器)。 (2)添加Conda环境 点击“Conda环境”——选择Conda可执行文件路径——点击“加载环境”——选择“使用现有环境”——选择刚创建的虚拟环境“pytorch_gpu_23.7.4”。
第四步安装Docer+Nvidia-Docker 安装docker--> (一步一步操作即可)https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/ubuntu/ Docker权限配置-->(不用sudo即可操作)-->https://docs.docker.com/install/linux/linux-postinstall/ 安装Nvidia-Docker-->https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/Installation...
一、安装和配置Docker for DesktopDocker for Desktop是一款在Windows上运行Docker的工具,它提供了GPU加速功能,使得在Windows上运行需要进行GPU计算的容器成为可能。以下是安装和配置Docker for Desktop的步骤: 下载并安装Docker for Desktop。可以从Docker官网下载最新版本的Docker for Desktop,并按照提示完成安装。 启动Dock...
Docker Container 设置 8 运行脚本 cpu 情况下的运行结果 使用gpu 情况下的运行结果 249e02c6b22a:python -u /home/workspace/ecg_binary_classify/connectivity_test.py /usr/local/bin/python WARNING:tensorflow:From /home/workspace/ecg_binary_classify/connectivity_test.py:11: is_gpu_available (from tenso...
最近试用华为的深度学习框架mindspore(mindpore-gpu-1.1.0),由于没有配套运行的ubuntu环境,只能拉取docker镜像来用。在此记录一下在centos的gpu服务器(内网)和本机win10 企业版 pycharm 2020.3 专业版之间搭起的代码调试环境,此教程应同样适用于intellij。
#将 Docker 容器的 22 端口映射到宿主机的 10022 端口上(注:假定服务器上的 share_data Volumes已经创建好)~]#docker run -it --name tf2_gpu --gpus all --volumes-from share_data -p 10022:22 tensorflow/tensorflow:latest-gpu /bin/bash___ ___ ___ __/___ ___/__...