curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey \ | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list \ | sed's#deb https://#deb [signed-by=...
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-docker-keyring.gpg curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sed's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-docke...
Docker是一种容器化技术,它允许开发者将应用程序及其依赖项打包到一个可移植的容器中,从而实现快速部署和简化管理。在深度学习领域,使用Docker可以轻松构建可重复的实验环境,避免环境配置的麻烦。二、NVIDIA与CUDANVIDIA是GPU领域的领导者,而CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和应用程序接口。为了进行深度学习训练和推理,我们...
1、使用Docker作为深度学习环境,首先你的服务器上存在Docker,这样才有意义。如果服务器没有Docker,而是conda环境,完全没必要学习Docker做自己的开发环境。 2、使用Docker作为深度学习环境,需要了解制作Docker镜像,和保存镜像的命令。作者在Windows上首先搭建了一个基础镜像,然后通过SSH连进容器中。配置好环境之后,通过docke...
sudo docker run -it -v /home/devil/shareData:/shareData -p 127.0.0.1:3333:22 30acf12ceadb /bin/bash 也就是说只有使用nvidia-docker启动该镜像下的容器才会报错。 重点: 如果同一个镜像的容器在非WSL下,即纯物理机Ubuntu环境下使用nvidia-docker启动是不会报错的。
3.2. 配置普通用户直接使用 Docker 命令 sudogpasswd-a$USERdockernewgrpdocker 3.3 安装 NVIDIA 支持 参考:微软 WSL 官方文档:https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/tutorials/gpu-compute 通过运行以下命令为 NVIDIA 容器工具包设置稳定存储库: ...
3. 配置 NVIDIA Docker 3.1. 安装 Docker 参考:docker 官网 和 南京大学镜像 ->https://mirror.nju.edu.cn/mirrorz-help/docker-ce/?mirror=NJU 在powershell 中输入wsl,进入 WSL 中,执行 首先安装依赖: sudo apt-get update sudo apt-get install ca-certificates curl gnupg ...
使用了 Win11+WSL+docker+nvidia-docker+MindSpore docker,但这个方式显然不如CUDA和cuDNN玩的爽。 所以张小白又试了一下这种方式,环境依然是上篇的那个环境。 配置下终端软件XShell和传输软件XFtp WSL2环境在Windows 11中可以通过 开始菜单中输入 Ubuntu ,然后打开 或者以管理员身份运行: ...
curl https://get.docker.com | sh 设置 Use the WSL2 based engine 开启你需要使用docker的wsl发行版 安装CUDA Toolkit 在wsl里,这里举例用到微软store下载的Ubuntu-18.04 sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub ...
除了CUDA支持之外,微软还在WSL中带来了对NVIDIA-docker工具的支持,在云中执行的容器化GPU工作负载可以在WSL内部按原样运行。 既然已经支持了GPU,那么对GUI图形化程序的支持也扫除了障碍。 过去WSL只能使用命令行应用,今后WSL将可以直接运行Linux中的GUI应用。