登录dockerhub官网查看镜像,Docker Hub。如下图所示: 这里直接拉取最高的:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel镜像,选择devel版本的更方便。 使用docker pull命令下载镜像。 4.镜像下载好之后,启动 使用如下命令: nvidia-docker run -itd -p 5004:22 pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel 查询改容器的ID:do...
1、安装cuda 通过cuda版本显卡驱动版本对应关系cuda版本显卡驱动版本对应关系可以参考自身显卡驱动对应的cuda版本,从cuda下载地址找到并进行下载安装。(注:我的显卡是4090,为了和pytorch对应,选择的是12.1版本) wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.1/local_installers/cuda_12.1.1_530.30.02_...
你可以在DockerHub上找到官方的nvidia/cuda image:https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda。根据文档的描述,提供了三种“风格”的image: base:包含CUDA运行时(cudart) runtime:在CUDA数学库和NCCL的基础上构建。运行时映像也包括cuDNN可用。 devel:构建在运行时上,包括头文件,用于构建CUDA映像的开发工具。这些映像对...
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 #...
Docker中安装pytorch的gpu版本 1、先查看服务器上的cuda版本 ➜~cat /usr/local/cuda/version.txt CUDA Version 9.0.176 2、根据服务器的cuda版本去docker hub 拉镜像 nvidia/cuda:9.2-devel-ubuntu18.04 3、用镜像创建容器 docker run --name torch_gpu --runtime=nvidia -itd -v /usr/lib64:/usr/lib...
设置docker开放的端口为5000,后面可以在运行的主机上进行映射。 然后将需要的文本拷贝进去,其中detection_api提供上面的detection函数,可以看成黑盒子,输入是图像,输出为该图像上检测得到的所有文本框。 安装额外的依赖包:Shapely和pyclipper,这在 gaolijun/pytorch:1.2-cuda10.0-cudnn7-cv-flask-py3.6 中没有安装,so...
docker pull czhhbp/ubuntu:pytorch1.7.1-cuda10.1-runtime Dockerfile FROM nvidia/cuda:10.1-run...
pytorch docker部署 docker pytorch cuda 1.写在前面的话 零基础想要部署一个能用的gpu版本pytorch不容易,要注意devel和runtime的区别 操作docker要格外小心,删除镜像的时候一定要注意了 一定要会用docker hub,学会pull, push(没有试过) 一定要分清楚image和container的区别,image就是一个可以公用的环境,里面有你...
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 该网址下第二个表格 cuda支持表 可以看到最高支持到cuda版本为:11.0 查看pytorch是否支持该cuda版本 https://pytorch.org/ pytorch 可以看到是支持的 找该cuda版本镜像 https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda/tags?page=1&ordering=last_upd...
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...