在开始之前,确保你的电脑上安装有 Docker。你可以访问 [Docker 官方网站]( 下载并安装 Docker。安装完成后,可以通过以下命令验证安装是否成功: docker--version# 输出 Docker 版本 1. 2. 步骤2:查找 PyTorch Docker 镜像 你可以使用 Docker Hub 来查找 PyTorch 的 Docker 镜像。这里我们主要关注官方提供的 CPU 版...
docker run -it --name torch_cpu anibali/pytorch:1.7.0-cuda11.0 /bin/bash # 运行新镜像,创建一个gpu运行的容器 docker run -it --name torch_gpu --gpus all anibali/pytorch:1.7.0-cuda11.0 /bin/bash # 查看所有的容器命令如下: docker ps -a # 查看当前正在运行的容器命令如下: docker ps -l...
PyTorch 中的处理器使用共享内存中的缓冲区来相互通信，所以分配的内存必须足够用于此用途。大部分专家因此还建议采用较大的 CPU 和 GPU RAM，因为从性能和能源使用的角度来看，内存传输非常昂贵。更大的 RAM 可避免这些操作。虚拟机选项 用于深度学习的虚拟机 (VM) 目前最适合包含多核的以 CPU 为中心的硬件。因为...
随着docker的使用渐渐流行后,用docker拉取镜像能够大大的减少配置环境的时间,并且能起到环境的隔离作用,如果这个容器我不要了,就可以remove掉。本文主要记录在ubuntu16.04中的曲折记录。其实更便捷的方法是直接在dockerhub中拉取pytorch镜像,然后运行即可,但是有个问题是一般的docker镜像只能识别cpu,不能看到宿主机的显卡,...
# 安装dockeryum install docker# 开启docker服务:service docker start# 列出所有docker镜像的命令:docker images# 删除指定docker镜像的命令:docker rmi anibali/pytorch# 下载一个新的镜像的命令:docker pull anibali/pytorch:1.7.0-cuda11.0# 运行新镜像,创建一个cpu运行的容器# -i: 交互式操作。# -t: 终端...
构建完成的镜像见:cnstark/pytorch (Docker Hub) 构建方法 默认读者对与Docker镜像的构建有大致的了解,我们从Dockerfile开始。 以Ubuntu20.04-Python3.9.10-CUDA11.3-Pytorch1.10.2为例,Dockerfile文件如下: # CUDA基础镜像 FROM nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-runtime-ubuntu20.04 # CPU版本 # FROM ubuntu:20.04 #...
从Docker Hub获取安装了正确用户空间 ROCm 版本的基础 Docker 镜像。 它是rocm/dev-ubuntu-20.04:5.6。 启动ROCm 基础 Docker 容器: docker run -it --network=host --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add=video --ipc=host --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined --shm-...
进入docker hub搜索pytorch的镜像，我们看到有很多选择，比如1.8.0版本的，就有cuda10.2、cuda11.1的...
在最初的版本中，PyTorch支持的深度学习计算操作很少，而且在并行计算和异构计算（CPU/GPU混合）方面的支持不是很完善。在后续版本中，PyTorch逐渐引入了多进程计算的功能，而且逐渐集成了CuDNN的GPU深度学习计算库，引入了越来越多的张量运算操作和深度学习模块。在PyTorch 0.2.0中已经实现了高阶导数、分布式计算、...
我已经将创建的镜像上传到docker hub了,可以拉取下来: docker pull laygin/detector 然后查看下全部的镜像: 运行docker docker run -p 3223:5000 -d --name detector detector:v1.0 -p: 主机端口到docker容器端口的映射。所以,只要愿意,主机上可以运行多个docker容器,指定不同的端口即可。