PyTorch是一个流行的开源机器学习库,它提供了强大的GPU加速功能。为了在Docker中使用GPU,我们需要使用NVIDIA的CUDA工具包。 创建Dockerfile 首先,我们需要创建一个Dockerfile来定义我们的镜像。以下是一个基本的示例: # 使用官方的PyTorch GPU基础镜像FROMpytorch/pytorch:latest# 安装其他依赖RUNpip install --no-cache-...
创建PyTorch GPU Docker镜像 接下来,我们将创建一个Docker镜像,并在其中安装PyTorch的GPU版本。可以使用Docker Hub上官方提供的镜像。 创建Dockerfile 在您的项目目录中,创建一个Dockerfile文件,内容如下: # 使用NVIDIA官方的CUDA基础镜像FROMnvidia/cuda:11.7.0-runtime-ubuntu20.04# 安装Python和其他依赖RUNapt-get u...
7. 附加实践:在 AMD GPU 上对 PyTorch 进行性能分析 AMD ROCm 平台是一个为 GPU 计算设计的开源软件堆栈,包括驱动程序、开发工具和 API。我们可以在 AMD GPU 上运行上述提到的步骤。在本节中,我们将使用 Docker 在安装 PyTorch 之前安装 ROCm 基础开发镜像。 为了示例,让我们创建一个名为profiler_tutorial的目录...
docker commit -a "liwei" -m "my pytorch1.4_cuda10_yolov4_src" 3816d18f4b6e pytorch1.4_cuda10_yolov4:v2 #包含 yolov4 src images 3.84GB docker run --name=pytorch1.4_cuda10_yolov4_src -it \ --gpus=all \ --ipc=host \ --user="$(id -u):$(id -g)" \ pytorch1.4_cuda10_yolo...
1。编写Dockerfile时,不要使用python或者python slim版作为基础镜像,然后在里面pip install torch; 这样形成的镜像一般会比较大,约3GB。 2。也不要使用pytorch官方的镜像作为基础镜像,… spark docker镜像中使用GPU 1、宿主机是否有GPU 命令:nvidia-smi 2、下载基础镜像 docker pull pytorch/pytorch:1.1.0-cuda10.0...
1. 在docker pytorch 網址找到自己需要的環境(網址:https://hub.docker.com/r/pytorch/pytorch/tags) 点击复制 devel 版 连接 (此处以 docker pull pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel 为例) 2. 打开Ubuntu terminal 从镜像仓库中拉取或者更新指定镜像 ...
docker build -t wzl . 等待片刻之后就可以看到创建好的镜像了。 创建容器 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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sudo vim /etc/docker/daemon.json 复制以下内容: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释...
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...
在这个容器内,可以跑gpu了 pip安装需要的包之后,就可以跑代码了,如下所示: 所以最后,这里创建了两个pytorch的深度学习环境,如下所示: 2. Docker命令行总结 常用的命令行总结如下: # 安装dockeryum install docker# 开启docker服务:service docker start# 列出所有docker镜像的命令:docker images# 删除指定docker镜像...