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...
# Windows环境下老显卡跑PyTorch GPU版本方案示例分析 ## 摘要 本文针对Windows环境下使用老旧NVIDIA显卡运行PyTorch GPU版本的实际需求,系统性地提出了五套可行性方案。通过对比测试GTX 750 Ti(Maxwell架构)和GTX 960(Maxwell架构)等典型老显卡在不同方案下的性能表现,验证了方案的有效性。文章详细分析了CUDA版本降级...
7. 安装与配置docker 首先参考WSL2的官方文档,在docker的官方文档里最后有在docker中使用gpu的内容,如果不行也可以参考这一份官方文档来单独配置。 WSL2中是没有systemctl命令的,可以参考这个github来安装。 装完了以后可以把官方文档里的几个样例都测试一下,也可以自己创建一个容器试一下是否能够使用CUDA: docker ...
(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镜像是否已经拉入本地 (4)根据镜像id运行镜像,并进入...
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代表交互启动 ...
贴一下用到的网址吧: 1、github.com/cnstark/pyto 这个是为了下载对应版本的pytorch-docker环境的,会比官网的版本更多一些 2、learn.microsoft.com/zh- 微软的安装wsl的方法,里面有如何在wsl使用gpu的教程 3、docs.nvidia.com/cuda/ws Nvidia的文档,告诉你如何在wsl2环境安装CUDA ...
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。
Docker 正常运行 在使用 Docker 调用容器镜像前,我们还需要验证下 Docker 是否能够和 GPU 正常通信。 验证Docker 中 GPU 是否能够被正常调用 和上篇文章一样,可以先下载一个 Nvidia 官方的 PyTorch 镜像: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
首先查看容器的ID(docker ps -al): 将容器提交到镜像中,同时我们给它指定新的名字(docker commit [ID] [NEW_name]): 提交完成后我们再查看本机存在的镜像(docker images): 可以看到经我们修改后的新镜像“python36/pytorch”独立存在。 有句话叫“取之于民,用之于民”。