通过运行以下命令为 NVIDIA 容器工具包设置稳定存储库: distribution=$(. /etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-docker-keyring.gpg curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docke...
通过运行以下命令为 NVIDIA 容器工具包设置稳定存储库: distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) 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-doc...
通过运行以下命令为 NVIDIA 容器工具包设置稳定存储库: distribution=$(./etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID)curl-s-Lhttps://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey|sudogpg--dearmor-o/usr/share/keyrings/nvidia-docker-keyring.gpgcurl-s-Lhttps://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-...
GEFORCE DRIVER:https://developer.nvidia.com/46020-gameready-win10-dch-64bit-international 0x01 安装docker和nvidia-docker2 使用Docker安装脚本安装Docker curl https://get.docker.com|sh#sudo usermod -aG docker username 添加源 distribution=$(. /etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID)curl -s -L https...
nvidia-docker run --gpus all -it pytorch/cuda:11.0-base /bin/bash 这将启动一个使用CUDA 11.0的容器。如果您想切换到其他版本的CUDA,只需更改镜像名称或路径即可。在容器内部,您可以运行需要特定CUDA版本的程序或软件包。由于容器是独立的运行环境,因此您可以在容器之间轻松切换,而无需担心主机系统的环境配置。
幸运的是,NVIDIA Docker 可以作为一种解决方案,让我们在 WSL2 中利用 NVIDIA GPU 进行深度学习等计算任务。一、安装和设置 WSL2首先,确保您的 Windows 10 系统已经启用了 WSL 功能。您可以通过在 Windows 搜索栏中输入“WSL”来找到并启用它。安装完成后,您可以在终端中运行 WSL。二、安装 NVIDIA Docker接下来,...
2.导入docker仓库 curl https://get.docker.com | sh ##或者curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun 3.设置NVIDIA容器工具包 设置stable存储库和GPG密匙 curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \ curl -s -L https://...
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 ...
4.3) 安装 nvidia-docker2 sudoapt-getupdatesudoapt-getinstall-y nvidia-docker2# 重启 docker# sudo systemctl restart docker# WSL2sudoservicedocker stopsudoservicedocker start 4.4) 测试 nvidia-docker2 是否安装成功, 中间可能需要重启 sudodocker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi...