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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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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目录前言一、Docker安装备份sources.list并新建阿里源镜像填入（最近清华源好像有问题）更新源使之生效二、NVIDIA GPU 驱动安装驱动安装检查安装结果三、Docker安装docker安装检查安装结果为避免docker操作必须要sudo，将当前用户加入docker用户组（${YOUR_NAME_HERE}处填当前用户名）四、Nvidia-docker安装安装检查安装结果五、Dock
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2023-07-21 11:04:58
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英伟达cuda和驱动直接安装网站给的方式装即可。docker安装：NVIDIA Docker：轻松实现GPU服务器应用程序部署使用存储库进行安装首次在新的主机上安装Docker CE之前，需要设置Docker存储库。之后，您可以从存储库安装和更新Docker。一、Docker CEGet Docker CE for Ubuntu1. Install更新apt软件包索引：$ sudo apt-get
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2023-07-04 14:28:38
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本文是《Python从零开始进行AIGC大模型训练与推理》（）专栏的一部分，所述方法和步骤基本上是通用的，不局限于AIGC大模型深度学习环境。 Docker AIGC等大模型深度学习环境搭建步骤主要包含如下步骤：CUDA驱动更新Docker创建CUDA安装与验证CUDNN安装与验证conda Python
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2023-09-06 11:17:28
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## 项目方案：在Docker内安装CUDA
### 背景
CUDA是一个由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，可以利用GPU的并行性进行高效的计算。在使用Docker进行应用程序容器化的过程中，有时需要在Docker容器内安装CUDA以便使用GPU加速。
### 目标
本项目的目标是在Docker容器内安装CUDA，并提供示例代码来验证安装是否成功。
### 方案
#### 步
原创
2024-01-30 06:45:06
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平时做开发时最烦人的除了项目不会做，恐怕就是环境依赖的问题了吧。一个好好的项目，换个环境总是出问题，开源库一升级就挂掉，总有“坏人”搞掉自己的系统库，今天就来随便聊聊吧。作者 | 言有三编辑 | 言有三 如今开源生态甚好，享受着便利的同时自然也要承担一些烦恼，每一个开发人员都遇到过各种各样的库的问题，通常都跟版本有关，软硬件的都有，今天有三来随便聊聊怎么应对，仅仅只是个人习惯。这里不
linux安装docker操作系统要求以Centos7为例，且Docker 要求操作系统必须为64位，且centos内核版本为3.1及以上。 查看系统内核版本信息：uname -r3.10.0-862.el7.x86_64一、准备卸载旧版本：yum remove docker docker-common docker-selinux docker-engine
yum remove docker-
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2024-07-03 15:45:32
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使用Docker需要宿主机装CUDA吗？
当我们在使用Docker进行开发时，有时候需要使用到GPU加速，这时候就涉及到宿主机是否需要安装CUDA的问题。CUDA是一种由NVIDIA提供的用于并行计算的编程模型和API集合，它可以让我们利用GPU来加速计算任务。在使用Docker进行GPU加速时，宿主机需要安装与Docker版本匹配的NVIDIA驱动和CUDA库，以便在容器中正确地调用GPU资源
原创
2023-12-13 05:08:34
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从事深度学习无论是tensorflow还是caffe都需要安装cuda和cudnn这2个显卡支持的库，经过一番倒腾，将经验分享给大家。cuda的安装1、下载 cuda首先去官网下载。在选择版本的时候很重要，默认下载是最新的，若想下载旧的版本可点击如下图红色区域： 在选择版本还是比较重要的，因为显卡驱动和cuda的版本需要匹配，否则显示安装了，后面测试通不过，可以参考：cuda relaease N
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2023-12-18 23:33:52
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# 如何查看有没有装CUDA Docker
在现代深度学习与科学计算领域，Docker与CUDA的结合可谓是革命性的技术进步。Docker为我们提供了一个轻量级的、可移植的容器化环境，而CUDA则为我们带来了强大的GPU加速能力。通过将CUDA与Docker结合，用户可以更容易地部署和运行支持GPU加速的应用程序。
在这篇文章中，我们将详细探讨如何检查是否已安装CUDA Docker，步骤清晰
准备工作JDK1.8、Docker1.12.1、CentOS7.01.CentOS7.0下JDK1.8的安装(1)到Oracle官网下载好 jdk-8u181-linux-x64.tar.gz 备用 (2)卸载系统自带的java java -version rpm -qa|grep java yum -y remove [上面查出来的东西，多个用空格分隔]
Windows系统cuda、cudnn与pytorch下载与安装的经验本文会分享自己在安装cuda、cudnn和pytorch过程中的经验与教训，包括涉及装错cuda版本后怎么卸载。检查版本打开NVIDIA Control Panel，查看自己的驱动能支持最高到什么版本的cuda。操作步骤如下： 我的驱动最高可以支持cuda11.8，因此可以装cuda11.8及更早的版本。cuda和cudnn的下
因为自己的win10笔记本上用cpu跑深度学习的训练实在是慢，想把电脑上的一块显存2G的Nvida Geforce 940mx的显卡用起来。虽然这个显卡很普通，但比cpu跑的还是快多了。（因为GPU更适合进行矩阵运算）经过一下午的努力，一波三折之后终于安装成功，深度学习训练程序成功在GPU上跑了起来，速度比cpu快了7倍。网上有很多tensorflow-gpu版本的安装和配置教程，但有的是linu
一、配置 1.先安装VS2013，先安装VS，先安装VS（安装CUDA会配置VS文件，反向的话VS中找不到文件） VS安装参考：2.安装CUDA,我们选择的版本为10.1 2.1 CUDA下载路径：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_versi
# 在 Docker 中使用 ping：初学者的指南
在现代软件开发中，Docker 已经成为了部署和管理应用程序的主要工具。无论你是开发者还是系统管理员，了解怎么在 Docker 容器中执行基本网络命令，如 `ping`，是非常重要的。本文将逐步教会你如何在 Docker 容器中使用 `ping` 命令。
## 任务流程
首先，我们将通过下表概述整个流程：
| 步骤 | 操作说明
原创
2024-09-28 03:32:34
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# 重启Docker容器中的服务
Docker是一种轻量级的容器化技术，可以帮助开发人员更轻松地构建、部署和管理应用程序。在使用Docker的过程中，有时候我们需要重新启动容器中的服务。本文将介绍如何在Docker中重启服务，并提供代码示例。
## Docker服务重启的方法
在Docker中，要重启一个运行中的容器的服务，可以采取以下步骤：
1. 查看Docker容器的名称或ID，使用以
原创
2024-04-13 05:45:23
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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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因为项目的原因这两天安装配置CUDA环境折腾了好久，最后总算是搞定了，踩了很多坑，记录一下安装流程。安装VS2017首先先安装好VS2017（Community版就行了），此处就不细说了，可能现在网上更多是VS2019，给大家附上VS2017的传送门Visual Studio 2017，此IDE安装过程简单，网上教程也很多。下载CUDA10.1登陆CUDA的官网下载CUDA安装包。 选择Windo
