前面小C已经给出了很多深度学习环境的安装教程,但是每次来个新机器都要重新装一遍,既枯燥又耗时,下面介绍docker方法:一次构建,多次运行.并且保证运行环境和开发环境保持一致.更多的docker知识请搜索度娘.下面介绍用docker构建深度学习环境镜像.宿主机已安装:ubuntu16.04LTS, nvidia-390.59显卡驱动一、安装 Docker参考官网 https://mirrors.t
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2024-05-31 13:45:44
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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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### Docker使用CUDA教程
#### 引言
Docker 是一种开源的容器化平台，可以帮助开发者将应用程序及其依赖项打包成一个独立的容器，隔离了不同的应用程序环境，从而可以在任何地方运行。CUDA 是一种用于并行计算的平行计算平台和应用程序编程接口，用于利用 GPU 的计算能力。在本教程中，我们将介绍如何使用 Docker 容器来运行支持 CUDA 的应用程序。
#### 整体流程
原创
2023-10-12 03:13:18
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1、nvidia驱动安装# 在系统加⼊入 Nvidia 驱动的官⽅方 ppasudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa # 更新源sudo apt update # 安装 nvidia驱动 推荐安装nvidia-418版本驱动#或者可以使用以下命令获取合适的驱动ubuntu-drivers devices&nbs
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2024-07-05 12:04:42
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在使用Docker时，利用主机的CUDA进行深度学习等计算密集型任务是其一大优势。然而，这一过程中常常会面临一些配置与调试问题。接下来，我将详细记录解决“docker 使用主机CUDA”这一问题的过程。
首先，我们需要合理配置环境。在环境配置中，了解各种组件间的关系非常重要，这里我将采用思维导图来理清思路，同时借助mermaid绘制流程图：
```mermaid
mindmap
root
# 在Docker中使用CUDA：一个简易指南
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，旨在利用NVIDIA显卡进行高效的并行计算。Docker是一个开源的容器化平台，它允许开发者将应用及其依赖项打包到一个轻量级的容器中，从而确保应用在各种环境中的一致性与可移植性。结合这两个技术，可以实现高效的GPU加速计算
原创
2024-08-05 07:28:25
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# 使用Docker容器访问宿主CUDA的科普文章
随着GPU在深度学习、数据处理等领域的广泛应用，使用Docker容器来管理和运行基于CUDA的应用程序变得越来越重要。本文将带你了解如何在Docker中使用宿主机的CUDA库，并通过代码示例来进行说明。
## 什么是CUDA？
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算
# Docker for Windows使用CUDA的全面指南
## 引言
随着深度学习和高性能计算的快速发展，CUDA已成为NVIDIA GPU编程的标准工具。将CUDA与Docker结合使用可以显著简化机器学习和科学计算的开发、测试和部署流程。本文将详细介绍如何在Windows上使用Docker来运行带有CUDA的容器，包括必要的代码示例和状态图、饼图展示。
## 准备工作
要在Win
# 在 Docker 中使用主机的 CUDA 驱动
Docker 是一个广泛使用的工具，可以帮助我们快速部署和管理应用。在 GPU 计算的背景下，很多用户希望通过 Docker 容器访问主机的 CUDA 驱动，充分利用 GPU 资源。本文将指导你如何在 Docker 容器中使用主机的 CUDA 驱动。
## 整体流程
我们的目标是确保 Docker 容器能够访问主机的 CUDA 驱动，整个流
由于默认安装的docker都是基于cpu版本的，如果想要配合GPU进行一些简单的部署的话，则需要安装nvidia-docker来结合使用。想要安装nvidia-docker版本，前提需要你的硬件支持gpu加速（nvidia系列），同时先安装好了nvidia驱动和cuda以及cudnn和docker基础版，接下来需要做的如下(以下是基于ubunt
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2023-07-19 19:14:38
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Docker数据卷Docker的镜像是由一系列的只读层组合而来的，当启动一个容器时，Docker加载镜像的所有只读层，并在最上层加入一个读写层。这个设计使得Docker可以提高镜像构建、存储和分发的效率，节省了时间和存储空间，然而也存在如下问题。 ❏ 容器中的文件在宿主机上存在形式复杂，不能在宿主机上很方便地对容器中的文件进行访问。 ❏ 多个容器之间的数据无法共享。 ❏ 当删除容器时，容器产生的数
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2023-07-18 15:01:22
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# 使用Docker容器运行CUDA应用程序的完整指南
在现代云计算和机器学习应用中，Docker技术便于开发者和数据科学家创建隔离的环境以便于管理依赖和版本问题。CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，它允许开发者在GPU上运行计算密集型应用。将CUDA运行在Docker容器中，可以实现对环境的完全控制，并且具备了可移植性和可重现性。
本文将详细介绍如何在Docker中使用CUD
Tensorflow2 on wsl using cuda动机环境选择安装步骤1. WSL安装2. docker安装2.1 配置Docker Desktop2.2 WSL上的docker使用2.3 Docker Destop的登陆2.4 测试一下3. 在WSL上安装CUDA3.1 Software list needed3.2 [CUDA Support for WSL 2](https://d
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2024-07-03 16:09:04
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万事开头难, 所以尽量找别人开好的头, 现在nvidia官方给的都cuda9.2了, 开源的gpu-caffe基本还是cuda8.0, 经过综合考虑, 还是在docker上面重新搭建, 这样不影响本地主机的环境又方便以后的移植部署. 1. Pull docker image. (docker的安装请自行百度下.)# sudo docker pull
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2023-10-24 14:00:10
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又是寄人篱下使用服务器的一天...造成错误的过程：跑实验需要装一个新的虚拟环境来使用cuda，别人的readme上面要用torh1.3, 搜了一下教程，适配的cuda版本是10.1，目前显卡支持的最高cuda版本是11.4（使用nvidia-sminvidia-smi命令查看）。按以往经验以为正常创建cuda10.1的torch环境。使用的时候报错CUDNN_STATUS_EXECUTION_FA
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2024-06-04 06:52:44
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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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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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# 如何查看自己的 CUDA 版本与 PyTorch
在深度学习的领域，CUDA 和 PyTorch 是两个密不可分的重要组成部分。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 提供的一种平行计算平台和编程模型，使得开发者可以使用 GPU 来加速计算。PyTorch 则是一个强大的深度学习框架，依赖于 CUDA 来提高模型训练的速度。了解自己
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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