$ sudo apt-get install -y nvidia-docker2 $ sudo systemctl restart docker 下载镜像 终端中输入以下指令 pull 最新的镜像。 $ docker pullmltooling/ml-workspace-gpu 由于镜像较大,根据网速不同等待成功后输入如下指令可以看到 image 已经下载到本地。 $ docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE ...
# maintain the image input as an 8-bit uint8 tensortransform = T.Compose([T.Resize(224),T.PILToTensor()])train_set = FakeCIFAR(transform=transform)train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=1024, shuffle=True, num_workers=8...
用Docker训练: 代码语言:javascript 复制 # Fillinyour the nameofyourVMand the zone.$ gcloud beta compute ssh"your-VM-name"--zone"your-zone".(vm)$exportTPU_IP_ADDRESS=your-ip-address(vm)$ docker run--shm-size 128G-v~/imagenet:/tmp/imagenet-eXRT_TPU_CONFIG="tpu_worker;0;$TPU_IP_ADDR...
通过Azure 机器学习可使用策展(或现成)环境或使用 Docker 映像或 Conda 配置创建自定义环境。 在本文中,请重复使用策展的 Azure 机器学习环境AzureML-acpt-pytorch-2.2-cuda12.1。 请通过使用@latest指令来使用此环境的最新版本。 Python curated_env_name ="AzureML-acpt-pytorch-2.2-cuda12.1@latest" ...
docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" export container_work_dir="自定义挂载到容器内的工作目录" export container_name="自定义容器名称" export image_name="镜像地址" // 启动一个容器去...
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-size 8G -v ~/profiler_tutorial:/profiler_tutorial rocm/dev-ubuntu-20.04:5.6 ...
docker-data默认安装在c盘,且设置中难以更改,因此采用如下操作。 1、shutdown 子系统 wsl --shutdown 2、导出Ubuntu wsl --export Ubuntu-20.04 F:\Ubuntu\ubuntu.tar 3、注销docker-desktop和docker-desktop-data wsl --unregister Ubuntu-20.04 4、导入 ...
增大 batch_size，默认 batch_size 为 1，此时 GPU 利用率为 30%，当增大到 16 时，最高可以达到 90%，这里大约得到了 155% 的加速；由于数据预处理在 CPU，网络计算在 GPU，两种设备接力执行，这时使用 2 进程进行，给数据加载部分加一个互斥锁，可以比较简易的实现 CPU 和 GPU 两级流水线，这里带来了 80...
To access C++11 ABI flavored docker image:us-central1-docker.pkg.dev/tpu-pytorch-releases/docker/xla:r2.6.0_3.10_tpuvm_cxx11 If your model is tracing bound (e.g. you see that the host CPU is busy tracing the model while TPUs are idle), switching to the C++11 ABI wheels/docker ...
我们将在 Amazon EC2 g5.2xlarge 实例(包含 NVIDIA A10GGPU和 8 个 vCPU)上运行实验,并使用官方 AWS PyTorch 2.0 Docker 映像。 初始性能结果 在下图中,我们捕获了 TensorBoard 插件跟踪视图中显示的性能结果: 虽然训练步骤的前向传递中的操作在顶部线程中聚集在一起,但在底部线程的向后传递中似乎出现了性能问题...