环境变量设置:在Docker容器中设置正确的环境变量,如LD_LIBRARY_PATH和PATH,以确保CUDA库和工具能够在容器中正确加载和运行。 四、实际案例解析 接下来,我们将通过一个实际案例来解析如何在Windows环境下管理宿主机与Docker中的CUDA版本。 案例描述:假设我们在Windows宿主机上安装了CUDA 11.0,并希望在一个Docker容器中使...
下载对应的.zip文件,并解压 4、将 cuDNN 配置文件加入 CUDA 中 CUDA 路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\ 将解压得到的文件进行如下操作 cuDNN中bin目录下的文件移动到 CUDA 的bin目录中 cuDNN目录中的include中的文件移动到 CUDA 的include目录中 cuDNN目录中的lib中的文件移动到 ...
静等Ubuntu完成基本配置,之后在CMD命令行输入wsl -l检查安装情况,其中前两个是安装好docker后自动配置的。 2.配置Linux子系统docker环境和GPU 进入CUDA Toolkit 12.4 Update 1 Downloads | NVIDIA Developer选择相应的系统配置安装CUDA 下面的代码是安装WSL-Ubuntu 2.0 deb安装的命令 wget https://developer.download....
5. 安装docker 别试Docker for Windows了,试过了,不能用,cuda-sample:nbody能跑,但其它例如cuda、torch、tf之类的镜像都检测不到gpu,有问题。 直接在WSL2内安装nvidia-docker export PATH=$PATH:/usr/lib/wsl/lib distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia....
步骤一:安装NVIDIA Docker插件 为了能够在Docker中运行CUDA应用程序,需要安装NVIDIA Docker插件。在Windows系统中,可以通过以下步骤完成安装: 打开PowerShell或命令提示符窗口。 使用以下命令下载并安装插件: docker run --rm -v ${PWD}:/data nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi ...
然后，配置Linux子系统的docker环境和GPU。进入CUDA Toolkit 12.4 Update 1下载页面，选择相应的系统配置安装CUDA。以下是安装WSL-Ubuntu 2.0 deb安装的命令。安装完成后，在命令行输入nvidia-smi检查安装成功与否。最后，打开docker Desktop的WSL2集成。至此，所有安装步骤完成。
下面我们继续安装官网给出的测试docker 进行一下测试。 https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html 测试1,simple container 代码语言:javascript 复制 season@season:~$ sudo service docker stop [sudo] password for season: * Docker already stopped - file /var/run/docker-ssd.pid not found...
windows 11 搭建 TensorFlow GPU 开发环境【RTX 3060】:2 – 基于WSL2 docker 方式的使用 CUDA 简介 CUDA® is a parallel computing platform and programming model invented by NVIDIA. It enables dramatic increases in computing performance by harnessing the power of the graphics processing unit (GPU). ...
教程02:wsl安装cuda和cudnn--深度学习 10:52 教程03:wsl2安装 深度学习环境配置!同时拥有ubuntu的高效和windows的便捷! 06:01 教程04:windows11- wsl2 Docker 安装使用教程!vscode docker插件使用! 04:35 教程05:wsl发行版删除 01:55 测试01:深度学习:Windows11 VS WSL2 VS Ubuntu 性能对比,pytorch2.0性能测...