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...
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://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | ...
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,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 1. 安装方式与对比 方法一:纯 pip 安装 简介 上手难...
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) \ ...
docker-data默认安装在c盘,且设置中难以更改,因此采用如下操作。 1、shutdown 子系统 wsl --shutdown 2、导出Ubuntu wsl --export Ubuntu-20.04 F:\Ubuntu\ubuntu.tar 3、注销docker-desktop和docker-desktop-data wsl --unregister Ubuntu-20.04 4、导入 ...
利用Docker容器搭建tensorflow-GPU 环境 了解nvidia-docker docker一般都是使用基于CPU的应用(docker原生并不支持在他生成的容器中使用Nvidia GPU资源。),而如果是GPU的话,就需要安装特有的硬件环境,比如需要安装nvidia driver。所以docker容器并不直接支持Nvidia GPU。为了解决这个问题,最早的处理办法是在容器内部,全部重新...
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...
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 ...