可以直接去nvidia-docker 的github看看:https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/ 3、测试nvidia-docker nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi 然后在执行下面这句,默认用nvdia-docker替代docker命令: echo 'alias docker=nvidia-docker' >> ~/.bashrc bash 最后就可以下载tensorflow镜像进行测试了,这里...
$ sudo apt-get install docker-engine 并且安装nvidia-dockerhttps://github.com/NVIDIA/nvidia-docker: #从https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases下载好最新版本 sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb sudo systemctl start nvidia-docker 然后启动docker nvidia-docker run -it -p 8888:8888 ten...
2、安装nvidia-docker 2.1、安装 # 总共6句shell命令,复制过去一句一句执行就行,前提是你系统是Ubuntu16.04或者是18.04 distribution=$(./etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID) curl-s-Lhttps://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey|sudoapt-keyadd- curl-s-Lhttps://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distr...
{"registry-mirrors":["https://registry.docker-cn.com"],"default-runtime":"nvidia","runtimes":{"nvidia":{"path":"/usr/bin/nvidia-container-runtime","runtimeArgs":[]}}} 6.重启daemon进程和docker服务 sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart docker 7.拉取tensorflow的镜像 执行 d...
【摘要】 docker很好用,但是在GPU服务器上使用docker却比较复杂,需要一些技巧,下面将介绍一下在ubuntu16.04环境下的GPU-docker环境搭建过程。 第一步: 删除之前的nvidia驱动:sudo apt-get purge nvidia-* 安装nvidia- n 此处需先配置ppa源,速度较慢,慢慢等吧,这里还没想出好办法解决。
【摘要】 docker很好用,但是在GPU服务器上使用docker却比较复杂,需要一些技巧,下面将介绍一下在ubuntu16.04环境下的GPU-docker环境搭建过程。 第一步: 删除之前的nvidia驱动:sudo apt-get purge nvidia-* 安装nvidia-<version> 此处version为396 n 此处需先配置ppa源,速度较慢,慢慢等吧,这里还没想出好办法解决。
这只是个简单的版本,你还应该挂载上开发共享目录等。当你从本地登录到远程的Docker测试环境时,记得用ssh -X your_server GPU support 目前是Linux专享的功能,值得尝试。方法是使用nvidia-docker来启动上面的tensorflow的image。为此首先要安装NVidia显卡驱动,然后是CUDA工具包,最后安装nvidia-docker。详细流程在docker-hub...
docker run --runtime=nvidia -p 8501:8501 \ --mount type=bind,\ source=/tmp/tfserving/serving/tensorflow_serving/servables/tensorflow/testdata/saved_model_half_plus_two_gpu,\ target=/models/half_plus_two \ -e MODEL_NAME=half_plus_two -t tensorflow/serving:latest-gpu & ...
摘要:Ubuntu17.04安装TensorFlow1.2的GPU版本。首先验证nvidia显卡,然后安装CUDA Toolkit 8.0,安装cuDNN v5深度神经网络计算加速库,最后通过pythonpip安装TensorFlow-GPU版本。 1.安装NVIDIA的GPU-CUDA,cuDNN 1.1. 查看当前配置 代码语言:javascript 复制 xiaolei@wang:~$ uname-m&&cat/etc/*release ...
Tensorflow docker image的安装可参照https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/的提示,依照GPU下的tensorflow的安装指导操作。 安装命令为“$ NVidia-docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu”为了更方便使用,我们修改一下这个命令,增加Docker和Host共享目录,并且增加命名,和安装python3版...