sudo yum -y install docker-ce # Step 4: 开启Docker服务 sudo service docker start 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 3、安装nvidia-docker 参考https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker # If you have nvidia-docker 1.0 installed: we need to remove it and all existing GPU containers docker ...
1.电脑上安装好wsl2,docker,Nvidia驱动,cuda toolkits,然后容器内就可以访问GPU了。也就是容器内使用nvidia-smi就会有反应了。 2.如果在容器内使用gpu进行算法运算的话,还是需要在容器内安装CUDA,这样可以使用cuda来进行人工智能算法的开发了。 3.事实证明:不是路不平,只是我不行。docker,你是我的神! 让你的C盘...
Loading NVIDIA driver kernel modules... Starting NVIDIA persistencedaemon... Mounting NVIDIA driver rootfs... Done, now waiting for signal 然后查看一下能不能运行nvidia-smi: docker run --gpus all nvidia/cuda:11.6.2-base-ubuntu20.04 nvidia-smi 如果成功输出了GPU信息,就说明安装成功了。 3. 拉取...
运行nvidia-smi命令,检查驱动是否正确安装并运行。二、安装Docker 打开终端,运行以下命令更新软件包列表: sudo apt update 安装Docker: sudo apt install docker.io 启动Docker并设置为开机自启: sudo systemctl start docker sudo systemctl enable docker.service 三、创建Docker容器并安装CUDA、Anaconda和PyTorch 运行...
在安装CUDA的机器上运行' nvidia-smi '命令的结果 二十一、安装Docker引擎 按照docker提供的指南安装docker引擎。命令应该是这样的: # Set up the repository sudo apt-get update sudo apt-get install -y ca-certificates curl gnupg lsb-release curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | ...
$ nvidia-docker run --rmnvidia/cuda nvidia-smi 在容器内测试是可以成功使用nvidia显卡的: (3)合适的镜像或者自制dockerfile 合适的镜像:这里推荐Floydhub的pytorch,注意对应的cuda和cudnn版本。 docker pull floydhub/pytorch:0.3.0-gpu.cuda8cudnn6-py3.22nvidia-docker run -ti -d --rmfloydhub/pytorch:0.3...
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...
下载驱动安装包以管理员权限运行安装程序按照提示进行安装，重启电脑使用nvidia-smi命令检查驱动是否成功安装接下来，我们构建PyTorch的Docker环境，让你的笔记本具备深度学习开发能力。这个过程包括但不限于配置环境变量和镜像。记得在操作前确保你的显卡内存足够，因为有些应用可能需要较大的内存支持。原计划我还...
最重要的是使用nvidia的GPU环境,所以我们得配置运行环境,修改daemon.json文件: 代码语言:javascript 复制 sudo vim/etc/docker/daemon.json 复制以下内容: 代码语言:javascript 复制 {"registry-mirrors":["https://f1z25q5p.mirror.aliyuncs.com"],"runtimes":{"nvidia":{"path":"nvidia-container-runtime","...
docker run --runtime=nvidia --rmnvidia/cuda nvidia-smi 2) 测试tensorflow的GPU设备信息 docker run --runtime=nvidia -it --rmtensorflow/tensorflow:latest-gpu python -c"import tensorflow as tf; print(tf.test.gpu_device_name())" 3) docker容器中执行命令 ...