(1)在docker hub中(https://hub.docker.com),找到自己版本的pytorch版本,我这里是使用的torch== ) (2)根据自己所需的pytorch版本,将镜像拉入本地 docker pull anibali/pytorch:1.10.2-cuda11.3 ) (3)docker images查看自己本地镜像,检查pytorch镜像
这里以pytorch1.4.0-gpu的镜像为例子,比较小,2G多一点点 下载镜像: docker pull pytorch/pytorch:1.4-cuda10.1-cudnn7-runtime 1. 开启一个容器: docker run --gpus all -it -v D:\:/root/data1 pytorch/pytorch:1.4-cuda10.1-cudnn7-runtime /bin/bash 1. 必须要加上–gpus all 才能使用GPU -it代...
dockerrun--gpusall-it--rmpytorch/pytorch 1. 上述命令中,docker run指令用于创建并运行一个新的Docker容器。--gpus all选项指示Docker使用所有可用的GPU资源。-it选项表示我们希望与容器进行交互,并打开一个终端会话。--rm选项表示容器在退出时应该被删除。pytorch/pytorch是我们要使用的Docker镜像的名称。 运行上述...
一旦到了创建docker这一步就失败了,最后找到了一篇文章WSL2 Win10】解决子系统中nividia-smi出现的Failed to initialize NVML GPU access blocked by the operating systeM,上面说可能是Windows版本的问题,只需要下载Windows易升将Win10进行版本升级就能够解决这个问题了,我尝试了下以后,发现果然可以在Docker内使用GPU了...
docker pull tensorflow/tensorflow:2.8.0rc1-gpu-jupyter 其他镜像查询地址:传送门 查看下载后面的镜像 docker images PS C:\Users\25267> docker imagesREPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZEmongo latest 27dd1be4bed1 2 weeks ago 700MBubuntu 20.04 825d55fb6340 5 weeks ago 72.8MBpytorch/pytorch 1.11.0-...
安装pytorch-gpu 安装或更新git 安装与配置docker 三、重装系统 1. 查看电脑基本参数(以我的电脑为例) CPU: Intel(R) Core(TM) i7-8750H CPU @ 2.20GHz 2.21 GHz; 6核12线程 GPU: 1050Ti; 显存: 4GB 内存: 16.0 GB 系统类型: 64 位操作系统, 基于 x64 的处理器; Windows10 版本号1903 ...
深度学习编程环境概念(GPU, Tensorflow, Docker, CUDA, CPU, CUDNN, Keras, Anaconda, PyTorch介绍) Conda软件是:Anaconda 和Miniconda; • Conda的两个重要功能:(1)环境管理 (2)Python包管理; anaconda与miniconda Anaconda 是 一...包含了Python 和 Conda,但是可以通过Pip 和 Conda 指令来安装所需要的包。
windows GPU深度学习开发环境的安装包含显卡驱动、cuda、cuDNN深度学习加速包、anaconda、tensorflow的安装以及安装源的配置,理解了本文,还可以安装pytorch等其他开发框架。 2. GPU工具链安装 2.1 GPU工具链的组成 Nvidia显卡、显卡驱动、cuda工具套件、cuDNN工具包四部分构成。
使用wsl 的docker 进行深度学习与 原生方式的对比 PyTorch MNIST 测试,这是一个有目的的小型玩具机器学习示例,它强调了保持 GPU 忙碌以达到满意的 WSL2性能的重要性。与原生Linux一样,工作负载越小,就越有可能由于启动 GPU 进程的开销而导致性能下降。这种退化在 WSL2上更为明显,并且与原生 Linux 的规模不同。