这篇博客写于2019年3月28日，大家在参考的时候注意时效性，不过万变不离其中，我只是想把这些个关系讲清楚，让大家少踩坑。Docker就是个容器，而deepo就是个镜像，镜像可以看做是类，而容器就是镜像的一个实例化，deepo镜像的环境很依赖系统的环境，但是相对来说，各个系统比较独立，比如在我的配置过程中，docker是可以启动服务的，但是deepo启动不了，是因为docker对于cuda9.0就
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2023-12-25 20:58:59
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一. Docker配置不用docker只想安装环境的直接跳到【二】 首先确认自己有root账户或者sudo权限，否则用不了docker。1. 确认自己的Docker版本：sudo docker --version如果是19.02或者更老的，建议更新Docker到最新版本，否则如果使用GPU的话需要安装nvidia-docker，并使用nvidia-docker启动容器。这里不
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2023-11-22 17:25:19
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深度学习Windows下开发环境搭建3. CUDA环境安装参考链接：
官方文档：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html系统要求：翻译：要在你的系统上使用CUDA，需要安装：支持CUDA的GPU支持的Microsoft Windows版本支持的Microsoft Visua
一、安装Docker1.1在线安装1.由于apt官方库里的docker版本可能比较旧，所以先卸载可能存在的旧版本sudo apt-get remove docker docker-engine docker-ce docker.io2.更新apt包索引sudo apt-get update3.安装以下包以使apt可以通过HTTPS使用存储库(repository)sudo apt-get inst
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2023-09-05 12:49:50
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Docker最简单的来部署前端vue打包好的h5代码前言是不是想在服务器上部署好几个前端页面，并且也不想让各个页面之间进行隔离，还有就是想要一键部署，实时更新到服务区上，那这篇文章可能帮到您这里也得选择一个软件叫Idea，这就是个神器正文1.首先得先在前端打包的h5代码，同级别的根目录下新建一个Dockerfile文件，Dockerfile的文件的内容就是下面这个# 使用 nginx 作为基础镜像
在当今科技迅速发展的背景下，深度学习和高性能计算的需求不断攀升。为了有效利用 GPU 资源，许多开发者选择使用 Docker 来创建 CUDA 环境。Docker 提供了一种轻量级的虚拟化方式，可以让我们快速构建、部署和扩展 CUDA 应用程序。本文将详细讲解如何使用 Docker 创建 CUDA 环境，包括常见问题和解决方案。
### 问题背景
在建立深度学习模型时，正确配置 CUDA 环境
# 在Docker环境中使用CMake添加CUDA支持
## 引言
随着深度学习和高性能计算的不断发展，CUDA（Compute Unified Device Architecture）作为NVIDIA提供的一种并行计算架构，已经成为了许多应用程序中不可或缺的重要工具。然而，在容器化的环境中，如何正确地配置CUDA支持可能会让开发者感到困惑。本文将详细介绍如何在Docker环境中使用CMake
使用Docker进行线上开发环境部署在Linux上安装Docker# 系统内核是3.10以上的
root@theSun:/# uname -r
4.4.0-185-generic
# 系统版本
root@theSun:/# cat /etc/os-release# step 1: 安装必要的一些系统工具
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install ap
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2024-06-08 23:10:51
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在Docker中安装CUDA环境
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Docker中安装CUDA环境。CUDA是一种用于GPU加速计算的平台和编程模型，可以显著提高计算速度。通过使用Docker，我们可以轻松地在不同的环境中部署CUDA。
整个过程可以概括为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 安装Docker |
| 步骤二 | 构建CUDA镜
原创
2024-01-03 12:21:40
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# 实现 Docker 的 CUDA 环境变量
## 介绍
在使用 Docker 运行 GPU 加速的应用程序时，设置正确的 CUDA 环境变量是非常重要的。本文将指导你如何在 Docker 中正确配置 CUDA 环境变量，以确保你的应用程序能够正确地利用 GPU 资源。
## 步骤概述
以下是实现 Docker 的 CUDA 环境变量的步骤概述。我们将在下面的章节中详细介绍每一步。
```
原创
2024-01-16 09:42:58
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设置境像库编辑文件vi /etc/docker/daemon.json输入如下内容：{
"registry-mirrors": ["http://hub-mirror.c.163.com"]
}重启服务：systemctl restart docker.service创建自定义网络方便各实例之间的网络访问，如固定mysql, memcached, rabbitmq地
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2024-04-13 18:56:36
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文章目录1. Docker的安装1.1 准备工作1.2 卸载旧版本1.3 安装Docker1.3.1 安装 https 相关的软件包1.3.2 设置apt仓库地址1.3.3 安装 Docker 软件1.3.4 检查docker是否安装成功2. Docker的使用2.1 Docker服务的启动与停止2.2 设置用户权限2.3 使用 Docker help2.4 Docker 镜像 与 容器2.4.
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2023-12-29 15:05:11
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# 在 CUDA Docker 中配置环境变量
在现代深度学习和高性能计算中，NVIDIA 的 CUDA （Compute Unified Device Architecture）提供了一种强大的计算能力，而 Docker 则为应用提供了一个轻量级的虚拟环境，使得在不同的机器上运行相同的代码成为可能。将这两者结合，可以有效地管理和部署深度学习模型。本文将介绍如何在 CUDA Docker 容器中
原创
2024-09-05 04:35:42
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一开始在docker中拉取了ubuntu镜像再配置环境就遇到pytorch安装一直报错的问题，后来安装anaconda后安装也一动不动。后来就尝试直接拉取带有cuda的pytorch镜像，结果发现torch.cuda是false，一直很苦恼，网上也有说去拉取nvidia-driver的镜像，不过我想可能是nvidia-smi不可用的问题导致cuda不可用的。后来看可以安装nvidia docker
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2023-08-19 13:29:19
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最近发现网速太慢，用anaconda配置环境根本搭建不起来，没办法只能另想出路，试试docker，发现简直是我的救星，分享一篇借鉴别人的Docker环境配置。一、安装Docker1.更新系统软件，并下载必要工具sudo apt update
sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-c
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2024-02-04 10:16:41
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文章目录1. docker使用GPU2. 镜像cuda版本和宿主机cuda版本不兼容2.1 确定问题2.2 解决方案3. ubuntu上安装GPU驱动4. NVIDIA CUDA Installation Guide for Linux 1. docker使用GPU首先介绍几个事实：最初的docker是不支持gpu的为了让docker支持nvidia显卡，英伟达公司开发了nvidia-docke
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2023-07-21 11:07:54
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在AI应用容器化时，会碰到cuda failure 35错误，查了下是跟CUDA驱动版本有关。但有时同一个镜像在不同环境运行仍会有问题，查了下宿主机的显卡驱动版本，也没发现什么问题。为了彻底解决这类问题，了解了CUDA API的体系结构，并对NVIDIA Docker实现CUDA容器化原理进行了分析。CUDA API体系结构CUDA是由NVIDIA推出的通用并行计算架构，通过一些CUDA库提供了一
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2024-04-16 22:59:23
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1.安装docker镜像sudo docker pull nvidia/cuda:9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04
# 创建一个cuda9.0 cudnn7 ubuntu16.04的容器，名字为caffe，同时将本机的/home/hzh目录挂载到容器的/var/workspace下面
sudo nvidia-docker run -it -v /home/hzh:/var/
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2024-06-17 12:29:43
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# Python 和 CUDA 环境简介
在当今计算密集型的科学和工程领域，如何提高计算效率和性能已成为学者和开发者们关注的重点。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算架构，它允许开发者使用C、C++、Fortran等编程语言直接在GPU上进行计算。这种在高性能计算中的应用，让GPU超越了图形处理的传统角色，成为了通用计
在这里不讨论为什么不使用Jcuda，只是说明如何通过JNI（Java Native Interface）调用CUDA程序 （1）编写java程序通过native关键字声明调用接口 （2）生成调用头文件xx.h，使用javah命令生成（如果你够牛逼可以自己手写，但是这样容易出错） （3）编写CUDA程序（跟编写C/C++差不多） （4）编译生成动态链接库libxx.so文件（windows下应该是x
