使用支持 GPU 的镜像的示例 执行以下命令,下载并运行支持 GPU 的 TensorFlow 镜像。 docker run --gpus all -it --rm tensorflow/tensorflow:latest-gpu \ python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000
为了使docker image能很便利的使用Nvidia GPU,从而产生了nvidia-docker,由它来制作nvidia driver的image,这就要求在目标机器上启动container时,确保字符设备以及驱动文件已经被挂载。 从下面的图中可以很容器看到nvidia-docker共享了宿主机的CUDA Driver。 这样有一个好处,不同cuda版本与tf版本匹配就不会受到宿主cuda版本...
近日要使用TensorFlow去训练和部署模型,简单安装后发现TensorFlow-gpu使用的cuda版本与我现在使用的Pytorch的cuda版本并不相同,所以使用docker版本的TensorFlow来解决这一问题。 安装docker-ubuntu16.04 docker有两种安装方式,一种是通过apt命令在线安装,一种是通过下载文件并dpkg命令下载。我在安装过程中,遇到了安装错误,在此...
根据您的Docker版本,选择合适的NVIDIA Docker版本进行安装。对于19.03之前的版本,您需要使用nvidia-docker2和—runtime=nvidia标记;对于19.03及之后的版本,您需要使用nvidia-container-toolkit软件包和—gpus all标记。这些指令可以在NVIDIA Docker的官方文档中找到。 创建TensorFlow GPU镜像:现在,您需要创建一个带有TensorFlow...
更新你的设置。开始 TensorFlow 服务 现在我们准备好利用上述所有工具的优点。比如，我们运行一个 Tensorflow GPU 启用的 Docker 容器。在项目目录中创建具有以下内容的 docker-compose.yml 文件：version: '3'services:tf:image: gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu ports:- 8888:8888 - .:/notebooks 现在...
要在cdsw中运用GPU,首先需要将GPU资源交给CDSW管理 1. 打开Cloudera Manager中CDSW的配置 搜索gpu,设置以下属性: NVIDIA_GPU_ENABLE:设为TRUE,开启CDSW对GPU的支持。 NVIDIA_LIBRARY_PATH:NVIDIA驱动程序库的完整路径。 2. 重启CDSW 3. 查看CDSW的UI界面 ...
docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter # latest release w/ GPU support and Jupyter 1. 2. 3. 如果有下面的错误,说明没有启动相关服务: [root@ourui]# nvidia-docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu docker: Error response from daemon: create nvidia_driver_367.48...
3.1 docker desktop安装 Install Docker Desktop on Windows 在windows上安装docker-Desktop别选4.17.1版本!!!该版本无法调用gpus all目前4.18.0已结修复该bug 设置1、镜像源将如下代码加入Docker Engine中 "registry-mirrors": ["https://registry.docker-cn.com","http://hub-mirror.c.163.com","https://do...
TensorFlowGPUImage指定Docker容器。您必须指定下列值之一: /tensorflow/tensorflow:latest-gpu,这是最新的TensorFlow GPU二进制图像。 /tensorflow/tensorflow:latest-devel-gpu,这是最新的TensorFlow GPU二进制图像加源代码。 /tensorflow/tensorflow:version-gpu,这是TensorFlow ...
保存docker容器的修改 查看被修改的容器 :docker ps -l 提交指定容器保存为新的镜像:docker commit <container id> <new image name> 查看本地所有镜像:docker images docker commit 58a7ed5b tensorflow_gpu_jupyter 进入后台运行的容器的命令行而不创建新的容器,只需要输入以下命令: ...