在Docker Hub的PyTorch镜像页面,您会看到多个版本的镜像,包括不同的PyTorch版本、CUDA版本(如果支持GPU的话)、Python版本等。根据您的具体需求(比如需要支持的PyTorch版本、是否需要GPU支持等),选择合适的镜像版本。 3. 拉取(pull)选定的PyTorch镜像到本地Docker环境 在确定了要使用的PyTorch镜像版本后,您可以使用Docker...
PyTorch 的 Docker 镜像 Docker Hub 地址 已经编译好的 Docker Image 在 Docker Hub 上,地址是 https://hub.docker.com/r/anibali/pytorch/。例如,你想使用 CUDA 9.2 版本,则使用下列命令: 1 $ docker pull anibali/pytorch:cuda-9.2 现在支持的版本有: 下面的版本也有,但不再提供支持: 如何运行 PyTorch?
提示:参照[docker创建Ubuntu,Ubuntu创建桌面环境,本机使用VNC连接]() 打开powershell输入以下命令创建容器 docker run -tid --gpus all -p 3316:22 -p 5900:5900 -p 5901:5901 -p 8889:8888 --name container_name -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all --privileged=...
Docker Image Using pre-built images You can also pull a pre-built docker image from Docker Hub and run with docker v19.03+ docker run --gpus all --rm -ti --ipc=host pytorch/pytorch:latest Please note that PyTorch uses shared memory to share data between processes, so if torch multiproce...
https://hub.docker.com/r/airaria/pytorch0.4.1 直接上干货,CUDA9.0版本对应的pytorch是0.4.1,使用其他版本pytorch不支持,一定要安装0.4.1版本,github上的mmdetection安装对应CUDA9.0的在branch0.4.1里,但是注意!!!github上不知道为什么,pytorch0.4.1分支里的少一些文件我安装了好几次进到提示少deform_conv_cuda等...
PyTorch 源代码包含一个 Dockerfile，后者进而包含 CUDA 支持。Docker Hub 也包含一个预先构建的运行时 Docker 映像。使用 Docker 的优势主要在于，PyTorch 模型可以访问物理 GPU 核心（设备）并在其上运行。此外，NVIDIA 有一个用于 Docker Engine 的名为 nvidia-docker 的工具，该工具可以在 GPU 上运行 PyTorch ...
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 ...
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-...
在自定义镜像页面,您可以上传自己的 Docker 镜像,或者从 Docker Hub 上选择一个镜像。如果您选择从 Docker Hub 上选择镜像,请确保该镜像是基于 PyTorch 的。 在选择镜像后,您需要等待 AI Studio 为您创建新的环境。这个过程可能需要一些时间,具体取决于您的网络速度和 AI Studio 的服务状态。 一旦环境创建成功,...
Docker Hub 是一个云服务,提供 Docker 镜像的存储和分享功能。开发者可以从 Docker Hub 获取官方镜像,或者上传自己构建的镜像。PyTorch 在 Docker Hub 上也有官方支持,这使得用户能够快速获取到配置完好的 PyTorch 环境。 安装Docker 在使用 PyTorch 之前,我们需要安装 Docker。可以从 [Docker 官网]( 获取安装包,并...