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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            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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            # 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
                                                                                    
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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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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            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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            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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            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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            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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            原文:http://www.nvidia.cn/object/docker-container-cn.htmlhttps://github.com/NVIDIA/nvidia-docker            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 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
                                                                                    
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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
                                                                                    
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            # 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
                                                                                    
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            # 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
                                                                                    
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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