nvidia-docker run--rm nvidia/cuda:8.0-devel nvidia-smi . 二、nvidia-smi的使用 1、拉取镜像、开启容器 当一台机器有很多个GPU可以通过NV_GPU来指定, 通过-v将宿主机下的/data1/matt/docker文件夹与docker之中的/mnt**共享文件**。 matt/docker是容器名称 代码语言:javascript 复制 NV_GPU=1nvidia-docke...
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin 安装TensorFlow 设置NVIDIA 容器工具包 1. 执行以下命令,设置包存储库和 GPG 密钥。详细信息请参见Setting up NVIDIA Container Toolkit。 distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -fsSL https://...
sudo apt-get install -y nvidia-docker2 3.执行以下命令,设置默认运行时重启 Docker 守护进程完成安装。 sudo systemctl restart docker 4.此时可执行以下命令,通过运行基本 CUDA 容器来测试工作设置。 sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04 nvidia-smi ...
Install nvidia-docker2 and reload the Docker daemon configuration sudo yum install -ynvidia-docker2sudo pkill -SIGHUP dockerd Test nvidia-smi with the latest official CUDA image docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi 只要能正常把nvidia-smi输出,就说明好了。 这里有可...
首先,确保你的机器中安装了 NVIDIA 驱动程序,以便支持 GPU 加速。在检查驱动程序后,安装 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit,确保 Docker 能够识别 GPU 设备。 在命令行中运行以下命令来验证 GPU 是否被 Docker 识别: nvidia-smi 1. 如果你看到了类似于以下的输出,说明你的 GPU 正常工作: ...
sudo systemctl status nvidia-container-runtime 如果安装正确,你将看到NVIDIA容器运行时的状态信息。现在,你可以使用Docker容器中的TensorFlow GPU版进行深度学习任务了。在运行深度学习任务时,你需要将数据和模型文件映射到容器中,以便能够正确地读取和写入数据和模型文件。你可以使用Docker的-v参数来实现这一点。例如:...
1 使用nvidia-docker来启动docker容器 sudo nvidia-docker run -it -p 8022:22 -p 8888:8888 -p 6006:6006 --ipc=host --privileged=True --name="zhangxin_dl" -v ~/zhangxin:/zhangxin zhangxin_dl:20200222 /bin/bash cuda10和cudnn7之后,需要在主机也安装对应的cuda版本和cudnn。
docker run--runtime=nvidia--rm nvidia/cuda:9.0-basenvidia-smi 只要能正常把nvidia-smi输出,就说明好了。 这里有可能报错,按照下面来解决,参考nvidia-container-runtime Systemd drop-in file sudo mkdir-p/etc/systemd/system/docker.service.d sudo tee/etc/systemd/system/docker.service.d/override.conf<<...
使用nvidia-docker运行tensorflow-gpu容器:在dockr中调用GPU, 视频播放量 9027、弹幕量 12、点赞数 92、投硬币枚数 66、收藏人数 352、转发人数 30, 视频作者 薛定谔的猫power, 作者简介 孤独的小野猫,相关视频:浙江省大学生服务外包创新应用大赛A类文档图片自动校正项目