众所周知，深度学习的环境往往非常麻烦，经常不同的项目所依赖的 torch、tensorflow 包对 CUDA 的版本也有不同的要求，Linux 下进行 CUDA 的管理比较麻烦，是一个比较头疼的问题。随着 WSL2 对物理机显卡的支持，Nvidia-Docker 也提供了对容器显卡的支持。我们可以通过拉取不同的 Docker 镜像的方式来实现对容器内 CUDA、CUDNN 的自由切换，操作非常简
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2023-11-22 15:56:35
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docker ubuntu 安装apt install docker nvidia docker 安装curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \
sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$
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2023-09-22 21:49:31
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ubuntu18.04 CUDA10.1 docker中安装caffe-ssd教程前言一、caffe-ssd是什么？二、使用步骤1.总体环境介绍2.创建docker与安装配置3.caffe-ssd环境的搭建总结 前言 在unbutu中配置显卡环境，docker容器的使用，以及搭建caffe-ssd深度学习的环境，最后训练自己的数据得出模型是一件困难的事情。经过一个多星期不断调试环境反复修改，作者
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2024-06-06 21:56:07
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# Docker CUDA安装教程
## 整体流程
为了帮助你实现Docker CUDA安装，下面是一整套的步骤。你只需要按照这些步骤的顺序执行，就能够成功地将CUDA安装在Docker容器中。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装Docker |
| 2 | 通过Docker下载适用于CUDA的镜像 |
| 3 | 创建一个Docker容器 |
| 4 |
原创
2023-10-10 12:06:00
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# CUDA与Docker的安装指南
在现代深度学习和高性能计算中，CUDA和Docker组合使用已成为一种主流的实践。这篇文章将详细介绍如何在系统中安装CUDA和Docker，并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解整个过程。
## CUDA简介
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，使开发者可以使用N
# 使用 Docker 安装 CUDA 的指南
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 推出的一个并行计算平台和编程模型，它使得软件开发者能够利用 NVIDIA 图形处理单元（GPU）的强大计算能力。随着深度学习等高性能计算领域的发展，CUDA 在很多应用中显得尤为重要。使用 Docker 安装 CUDA 环境可以简化配置过程，本篇文章
# Docker安装CUDA教程
## 1. 整体流程
以下是安装Docker并安装CUDA的整体流程：
| 步骤 | 内容 |
| --- | --- |
| 1 | 安装Docker |
| 2 | 下载CUDA Docker镜像 |
| 3 | 运行CUDA容器 |
| 4 | 查看CUDA运行状况 |
接下来，我们将详细介绍每一步的操作。
## 2. 安装Docker
首先，我
原创
2023-11-18 06:18:07
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步骤：下载cuda并安装环境变量配置并激活查看当前cuda版本由于在不同实验或者不同用户的情况下，可能用到不一样的环境，有时候安装的cuda版本不匹配，因此需要在服务器上安装多个cuda版本。最近下载了一个的代码跑，需要安装pytorch1.7,安装之后跑发现出错，cuda版本太旧，当时装的是cuda-10.0。后面重新装了cuda-10.1也不行，cuda-10.2才可以。这个blog写的pyt
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2024-05-29 08:55:17
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环境：Ubuntu18.04裸机目录一、安装驱动Step1.查看可安装驱动版本：一般recommend的都是470 Step2.禁用原驱动Step3.安装470驱动 完成后需要再次rebootStep4.安装完成后，查看显卡信息二、安装CUDA Step1.下载对应版本CUDA Step2.安装CUDAStep3.配置变量三、cudnn安装 四、nidia-
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2023-10-15 13:37:11
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安装CUDA之前先查看自己的电脑支持的CUDA版本。 1、进入NVIDIA控制面板，点击左下角【系统信息】2、点击【组件】，可以看到支持的CUDA版本。3、官网下载对应的CUDA版本： (建议下载CUDA10.0版本和cudaa v7.6.5版本，因为之前有朋友和我说他们在安装高版本的CUDA时，中间会出现找不到.dll文件的错误，这个错误我目前没有找到方法去解决，后续有精力的时候可能会找解决办法
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2024-08-05 10:56:15
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一、安装前准备首先要查看你的NVIDIA显卡驱动是否支持cuda10.1版本。 因为是在docker中执行，所以需要先进入你的容器：nvidia-docker start 容器名nvidia-docker attach 容器名 在你的容器里执行以下命令查看cuda版本：nvidia-smi CUDA Version: … 这里的版本号需要大于等于你安装的cuda版本号二、关键点：gcc降级因为Ub
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2023-09-01 23:13:39
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文章目录准备工作一、nvidia1.卸载旧驱动2.查看适合本机的nvidia驱动3.根据自身情况选择适合的nvidia版本，我这里安装的是nvidia-4603.重启一下二、CUDA cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run1.CUDA下载2.nouveau驱动，nvidia安装失败也可以先禁用这个驱动重新试试3.执行安装脚本4.添加环境变量5.验证二、CUDNN cudn
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2024-06-25 14:08:52
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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
333阅读
# Windows Docker 安装 CUDA
## 引言
CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的平台和编程模型，它可以在GPU上运行并行计算任务，加速计算过程。而Docker是一种容器化技术，可以在不同的操作系统中创建和运行独立的容器，提供了一种快速部署和管理软件的方式。本文将介绍如何在Windows系统中使用Docker安装CUDA，并提供代码示例。
## 准备工作
在开始安装之
原创
2023-12-02 04:36:20
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# 在Docker中安装CUDA的步骤
## 简介
在本文中，我将指导你如何在Docker容器中安装CUDA。CUDA是一种并行计算平台和编程模型，用于利用NVIDIA GPU的计算能力。通过在Docker中安装CUDA，你可以在容器内运行需要GPU加速的应用程序，而不必安装和配置主机的CUDA环境。
## 步骤概览
下面是在Docker中安装CUDA的整体步骤概览：
| 步骤 | 说明 |
原创
2023-10-06 16:25:56
1264阅读
# 使用Docker容器安装CUDA的指南
## 引言
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA公司推出的并行计算架构，允许开发者利用GPU加速计算任务。Docker是一个开源的容器化平台，让开发者能够便捷地创建、部署和管理应用。通过Docker安装CUDA，可以简化配置，增强可移植性，并解决因环境不一致导致的各种问题。本文将详述如何在D
# Docker 内安装 CUDA
## 简介
在使用深度学习和机器学习模型时，通常需要使用图形处理单元（GPU）来处理大量的计算任务。CUDA是NVIDIA开发的一套并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用C++、CUDA C、CUDA Fortran等编程语言来利用GPU的并行计算能力。
Docker是一个开源的应用容器引擎，可以将应用程序及其依赖项打包到一个可移植的容器中，然后在任何系
原创
2023-08-13 16:01:55
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已入手 acer 475g，gt 540M 2G，该好好配置下环境了，可是花了血本哦！ 安装环境：Win7 64位系统，Geforce GT 540M 2G显卡安装前提：Visual Studio 2010 Visual Assist X安装步骤：1、Nvidia显卡驱动，装275.33版，这是最新版本驱动，初次安装
# Ubuntu Docker 安装 CUDA
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，可以加速各种计算任务，特别是机器学习和深度学习任务。Docker是一种轻量级的容器化技术，可以将应用程序及其依赖项打包成一个独立的容器，方便部署和管理。
在Ubuntu系统上，通过Docker安装CUDA可以帮助用户快速
原创
2024-01-23 03:54:42
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# 在 Docker 内安装 CUDA 的完整指南
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由 NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型。它使软件开发者能够利用 GPU 的强大计算能力来加速他们的应用。而 Docker 则是一个开放的应用容器引擎，能够让你轻松地打包、分发和管理应用程序。将这两者结合在一起，可以极大地简化深度学习和高性能计算任务的环境
