一、创建Docker镜像 1. 建立Dockerfile文件 2. 建立init_container.sh文件 3. 生成Docker镜像 4. 查看Docker镜像 二、启动Docker容器 1. 准备Docker容器的启动参数 2. 执行Docker容器的启动脚本 3. 检查Docker容器 4. SSH连接Docker容器 三、配置Conda环境 1. 检查当前Conda版本及环境 2. 安装新的Conda环境 3....
步骤2: 拉取 PyTorch Docker 镜像 安装Docker 后,我们需要拉取 PyTorch 的官方 Docker 镜像。 拉取命令: dockerpull pytorch/pytorch:latest# 拉取最新的 PyTorch Docker 镜像 1. 这条命令将从 Docker Hub 下载最新的 PyTorch 官方镜像。 步骤3: 运行 Docker 容器 接下来,我们将运行一个 Docker 容器,并将本地...
PyTorch Docker镜像的功能 GPU加速:利用NVIDIA GPU进行加速,大幅提升深度学习模型的训练和推理速度。 环境隔离:Docker容器技术确保开发环境与其他系统环境隔离,避免版本冲突和依赖问题。 易于部署:预构建的镜像简化了部署流程,用户可以直接拉取镜像并运行,节省了安装和配置的时间。 社区支持:官方提供的镜像得到了广泛支持,...
步骤3: 创建 Dockerfile 在项目文件夹中创建一个名为Dockerfile的文件,定义 Docker 镜像的构建过程。 # 使用 PyTorch 官方镜像作为基础FROMpytorch/pytorch:latest# 将当前目录复制到容器的/tmp文件夹COPY. /tmp# 设置工作目录WORKDIR/tmp# 安装依赖RUNpip install torchvision pillow flask# 设置运行命令CMD["python"...
动手之前,从源码安装PyTorch的考量。通常来说,为了快速实现机器学习部署,使用docker是最快的办法,获取到稳定可用的环境,迁移性也很好,尤其推荐NVIDIA官方提供的镜像。如果环境比较简单,使用Anaconda部署可以,能方便地在个环境之间切换,迁移起来只需要到对应的环境目录下打包即可。本次希望对PyTorch源码做修改,故需要从源码...
安装docker pytorch镜像: docker pull pytorch/pytorch:1.13.0-cuda11.6-cudnn8-runtime 下载依赖: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 bonelee@ubuntu:~/Desktop/pythonProject$sudodockerps-a CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES ...
可以看见,我尝试过在容器内输入docker exit是没有用的,在宿主机中输入docker stop testtorch后,容器就会退出到宿主机界面中,可以看见:root@95909784d85b:/workspace/MLP# -> [root@localhost LLC]# 的改变。 这里重现创建一个gpu环境,命名为torch_gpu的容器 ...
Docker Hub是Docker的官方镜像仓库,其中包含了大量的官方和第三方镜像。对于PyTorch,您可以直接在Docker Hub上搜索到官方提供的镜像。访问Docker Hub,搜索“PyTorch”即可找到相关镜像。例如,PyTorch官方镜像的链接可能是这样的: text [PyTorch Docker Hub](https://hub.docker.com/_/pytorch) 2. 选择合适的PyTorch镜...
配置Docker环境首先要拉去镜像,可以利用生成的镜像直接拉取,也可自定义配置Dockerfile文件,生成镜像。 1. 直接拉取pytorch镜像 可以在Docker官网查找对应的pytorch镜像进行拉取。 如拉取最新版本的镜像 docker pull pytorch/pytorch:latest 2. 配置Dockerfile文件 ...