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 cli TensorFlow pytorch cuda 11.8、cudatoolkit 4.1. 拉取镜像 由于镜像较大,建议单独拉取 GPU 支持镜像(9.94 GB):jamescurtisfoxmail/code-os:latest-gpu 仅CPU 支持镜像(2.77 GB):jamescurtisfoxmail/code-os:latest 这里以 GPU 支持镜像为例 docker pull jamescurtisfoxmail/code-os:latest-gpu 4.2. ...
https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/ 在WSL2 中使用 NVIDIA Docker 进行全栈开发和深度学习 TensorFlow pytorch GPU 加速 | James Curtis (james-curtis.github.io)
还需要在WSL2端下载cudnn文件,将cudnn加入CUDA-Toolkit,进而支持神经网络的推理。但是,我因为使用了D...
5. 安装docker (可选)参考这篇文档即可:Installing Docker and The Docker Utility Engine for NVIDIA...
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 ...
$ docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter $ docker run -it --gpus all -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter 这里一定需要添加--gpus all的参数,才能支持GPU,安装运行后,在浏览器打开localhost:8888/?token=xxxxxxxxxx即可直接使用启用GPU支持的Jupyter notebook,效果如下...
随着 2020 年 5 月更新的发布,Windows 10 将于本月开始支持 WSL 2 发行版Docker Desktop 推出使用 WSL 2 作为后端的新版本已经在路线图中,很快就能与大家见面的有:仅使用一行命令安装 WSL首次安装时,WSL 2 将成为默认版本WSL 对 GPU 计算的支持WSL 对 Linux GUI 的支持Windows 10 本月开始支持 WSL 2 ...
但如果我在docker(tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter上运行相同的代码,输出如下: Epoch 205/500 60000/60000 [===] - 45s 752us/sample - loss: 9.5371 - accuracy: 0.0987 Epoch 206/500 60000/60000 [===] - 45s 749us/sample - loss: 9.5371 - accuracy: 0.0987 Epoch 207/500 60000/6...
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。