安装Docker 1.登录实例,依次执行以下命令,安装所需系统工具。 sudo apt-get update sudo apt-get install \ ca-certificates \ curl \ gnupg \ lsb-release 2.执行以下命令,安装 GPG 证书,写入软件源信息。 sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings curl -fsSL https:/
tensorflow gpu版本 docker tensorflow-gpu版本 准备工作: 在开始安装前,如果你的电脑装过tensorflow,请先把他们卸载干净,包括依赖的包(tensorflow-estimator、tensorboard、tensorflow、keras-applications、keras-preprocessing),不然后续安装了tensorflow-gpu可能会出现找不到cuda的问题。 使用pip卸载的命令如下: pip uninstall...
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...
首先,你需要从Docker Hub上下载TensorFlow的GPU镜像。在终端中运行以下命令即可: docker pull tensorflow/tensorflow 接下来,创建一个名为tensorflow-gpu的Docker容器。在终端中运行以下命令: docker run --name tensorflow-gpu tensorflow/tensorflow 这将会创建一个基于TensorFlow GPU镜像的容器。在创建容器时,你可以通过-...
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin 三、安装TensorFlow 1、设置 NVIDIA 容器工具包,官网 1、设置包存储库和 GPG 密钥: 代码语言:txt AI代码解释 $ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ ...
您可通过 Docker 快速在 GPU 实例上运行 TensorFlow,且该方式仅需实例已安装 NVIDIA® 驱动程序,无需安装 NVIDIA® CUDA® 工具包。 本文介绍如何在 GPU 云服务器上,使用 Docker 安装 TensorFlow 并设置 GPU/CPU 支持。 说明事项 本文操作步骤以 Ubuntu 20.04 操作系统的 GPU 云服务器为例。
首先,Tensorflow 官方提供了安装文档:https://www.tensorflow.org/install,不过里面只讲了 pip 安装和 Docker,本文会提到更多安装方法,可以看具体情况选择。 本文转自我的个人博客原文链接:https://www.zouht.com/3214.html本文使用:CC BY-NC-SA 4.0 许可 ...
数据科学家可以在BlueData EPIC软件平台上启动即时TensorFlow集群在Docker容器上进行深度学习。BlueData支持在Intel Xeon硬件和Intel MKL上运行基于CPU的TensorFlow,也支持采用NVIDIA CUDA库、CUDA扩展以及用于Docker容器的字符设备映射的基于GPU的TensorFlow。 BlueData EPIC软件平台可以为TensorFlow提供自助服务、弹性和安全环境,无...
nvidia-docker cuda 镜像 $nvidia-dockerrun-it-p8888:8888tensorflow/tensorflow:latest-gpu##持久nvidia-dockerrun-ePASSWORD=your_jupyter_passwd \# set password-d\# run as daemon-p8888:8888\# port binding--nametensorflow \-v/data/dir/on/host/:/data/ \# bind data volumetensorflow/tensorflow:latest...
使用nvidia-docker:nvidia-docker是一个用于运行GPU加速的Docker容器的工具。 检测CUDA版本是必要的,由于使用的是导出的镜像文件,2和3的方法无法使用,最终使用-e进行环境变量设置: # 添加cuda的环境变量-e PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin:$PATH -e LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64:$LD_LIBRARY_PA...