目录一、安装前准备二、前提三、查看电脑显卡驱动信息四、下载安装 Visual Studio（非必要）五、NVIDIA CUDA Toolkit 10.2安装六、创建PyTorch环境6.1 方法一：6.2 方法二（推荐）七、pycharm中添加conda环境（不选择创建虚拟环境）八、测试pytorch是否安装成功一、安装前准备电脑需要有NVIDA的独立显卡；电脑要有NVIDA显卡驱动程序（NVID
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2023-07-31 23:38:30
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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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Nifi入门实战一、docker 安装方式docker pull apache/nifi:1.14.0# 注意： 日志文件的数据卷可以创建但是nifi在docker运行时候使用的是nifi:nifi账户，其数据卷创建后默认的Owner是root账户，会造成nifi没有写日志文件的问题。
# 数据卷 本机路径:容器路径
# -v $PWD/logs:/opt/nifi/nifi-cur
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2024-05-17 11:34:30
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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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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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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
在现代深度学习和GPU计算中，Docker因其容器化技术而变得越来越流行。Docker允许用户在隔离的环境中运行应用程序，确保在许多不同的系统上使用相同的依赖和环境。CUDA是NVIDIA为其GPU提供的并行计算平台和编程模型。本文将介绍如何在Docker中搭建CUDA环境，适用于需要GPU加速的计算任务。
## 1. 环境准备
首先，确保你的主机上已安装如下组件：
- Docker
- N
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
88阅读
# 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
VS2015+CUDA8.0环境配置Anyway，在这里记录下正确的配置方式：1、首先，上官网下载对应vs版本的CUDA toolkit：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-50-archive（记住vs2010对应CUDA5.0,vs2013对应CUDA7.5，vs2015对应CUDA8.0）2、接着，直接安装，记得在安装过程中如果你不想换你原有的
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2023-07-31 23:34:49
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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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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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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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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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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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