首先，先说一下我走的弯路。 一开始我的nvidia显卡驱动安装的是官网下载的NVIDIA-Linux-x86_64-390.67.run，即390版本，cuda安装的9.2版本，并且安装好nvidia-docker，结果输入nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi出现如下错误：docker: Error response from daemon:
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2024-10-25 20:00:59
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# Docker CUDA_HOME 实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你实现在 Docker 中设置 `CUDA_HOME`。这将允许你在 Docker 容器中使用 CUDA，从而加速你的机器学习或深度学习任务。以下是实现这一目标的步骤和代码示例。
## 步骤概览
以下是实现 Docker CUDA_HOME 的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2024-07-23 07:29:20
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# 如何在Python中使用PyTorch获取CUDA_HOME
作为一名刚入行的开发者，你可能会对如何使用Python和PyTorch来获取CUDA_HOME感到困惑。别担心，这篇文章将为你提供详细的指导。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个流程：
| 步骤 | 描述 | 代码 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 检查CUDA是否安装 | `torch
原创
2024-07-24 03:21:53
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大多数编程语言都提供了 if...else... 语句，即表示如果满足条件就做这件事，否则就做另外一件事。同时，在 Python 中 else 除了可以与 if 搭配使用，还有其他特别的语法： for…else …、while…else …、try…except...else 。我们先来看一段代码，如下： 上面的代码中，打印结果会是什么呢？我们执行一下，打印信息如下：
问题描述: 配置vedadet 环境时报错OSError: CUDA is required to compile vedadetNo CUDA runtime is found, using CUDA_HOME=’/usr/local/cuda:/usr/local/cuda’Compiling nms_ext without CUDA解决：export FORCE_CUDA="1"
原创
2021-10-22 17:07:11
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今天在使用pytorch 跑pointnet++的时候，出现了下面的问题：No CUDA runtime is found, using C
原创
2022-08-12 08:00:59
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简单的信息查看和调试命令运行时只会采用虚拟环境里面的cuda运行时版本，所以不用显示切换cuda版本，只要支持即可。查看cuda版本ls -l /usr/local | grep cuda这里是安装的cuda存放的地方和软链接的位置./usr/local/cuda是一个软链接，链接到了/usr/local/cuda-9.0（或者其他版本的目录）nvidia-smi它的输出是驱动的版本，并不能就是说
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2024-07-08 22:00:16
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1.close nouveau
终端输入：sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
末尾加两行 blacklist nouveau options nouveau modeset=0然后保存之后运行这行命令
sudo update-initramfs -u
重启，然后运行：
lsmod | grep nouveau
构建CentOS7 + cuda 11 + cudnn8 + openfoam2.3.x 的 Docker 镜像在CentOS 服务器上安装Docker下载Nvidia官方Docker镜像启动镜像安装openMPI安装依赖编译openmpi环境变量开启ssh服务 和 端口映射centos bug源码编译 OpenFOAM-2.3.x编译cfd和dem程序打包发布镜像将容器变为镜像 contain
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2024-08-08 13:31:19
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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
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# 在Docker容器中使用CUDA的指南
随着机器学习和深度学习的开发日益盛行，NVIDIA的CUDA（Compute Unified Device Architecture）成为了加速计算的标准工具之一。使用Docker容器来部署CUDA不仅可以简化环境配置，还能够确保跨平台的一致性。本文将逐步指导你如何在Docker容器中实现CUDA，让你快速上手。
## 流程概述
下面是整件事情的流
# 在Docker里安装CUDA的步骤详解
在当前的深度学习和机器学习领域，NVIDIA的CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个重要的并行计算平台和编程模型。随着Docker技术的发展，将CUDA与Docker结合使用，既可以提供环境的隔离性，也可以保证软件的可移植性。本文将为您详细介绍如何在Docker中安装CUDA，给出具体的代码示例，并提供
# 如何在nx docker里跑cuda
## 任务流程
下面是实现在nx docker里跑cuda的步骤：
```mermaid
erDiagram
确定需求 --> 下载cuda镜像
下载cuda镜像 --> 创建nx workspace
创建nx workspace --> 配置dockerfile
配置dockerfile --> 构建docker镜像
原创
2024-07-09 06:00:26
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## 如何在Docker镜像中排除CUDA的步骤
在Docker镜像中排除CUDA是一个常见的需求，特别是在某些情况下，我们希望在没有GPU支持的环境中运行应用程序。本文将介绍一个简单的步骤来实现在Docker镜像中排除CUDA。
### 流程图
```mermaid
graph LR
A[开始] --> B[创建Dockerfile]
B --> C[指定基础镜像]
C --> D[安装依
原创
2024-01-01 06:40:33
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# 在 Docker 容器里使用 CUDA 和 cuDNN 的指南
随着深度学习和 GPU 加速计算的盛行，Docker 成为了一种流行的容器化解决方案。很多开发者希望在 Docker 容器中通过 CUDA 和 cuDNN 来进行高性能计算。本文将引导刚入行的小白实现这一目标。
## 整体流程
在实现 CUDA 和 cuDNN 的过程中，我们可以将步骤划分为几个主要环节，如下表所示：
|
Docker 关于docker的基本概念和一些基本使用情况，可以参考GitHub上的这些文章。但是上面有些操作还是太文章话，没有很好的举例子说明，所以对于刚入门的爱好者理解起来有些困难。关于docker的安装，网上有太多的例子，这里就不在叙述。 首先由一个名为openvino的框架部署来讲起--openvino，它是因特尔，对，就是制造
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2023-08-18 14:31:24
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# 如何在Docker中查看CUDA版本
在使用Docker容器中进行深度学习或GPU加速计算时，了解所使用的CUDA版本是非常重要的。CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的平台和编程模型，它可以利用GPU的强大计算能力，加速深度学习和其他计算密集型任务。本文将介绍如何在Docker容器中查看CUDA版本。
## 问题背景
在使用Docker构建深度学习环境时，我们通常会选择基于NVID
原创
2023-07-16 09:57:54
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# Docker镜像中设置home目录的实现流程
## 1. Docker镜像设置home目录的背景和意义
在使用Docker进行应用部署时，我们经常需要将应用程序的配置文件、数据文件等保存在一个稳定的地方，以便能够在容器重启或部署新容器时保持数据的持久性。而home目录通常是用户存放个人配置文件和数据的地方，因此将home目录设置在Docker镜像中可以实现数据的持久化。
## 2. Doc
原创
2023-11-03 05:21:57
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一、宿主机安装nvidia驱动打开终端，先删除旧的驱动:sudo apt-get purge nvidia*禁用自带的 nouveau nvidia驱动sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf看下Nouveau是否已经被禁用lsmod | grep nouveau如果已经没有任何显示说明不用禁用了，否则继续下面操作sudo vim /etc/modprob
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2024-07-03 17:01:30
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# 如何在Linux中设置JAVA_HOME环境变量
在开发Java应用程序时，设置`JAVA_HOME`环境变量是非常重要的，它指向你安装的Java SDK的目录。在Linux操作系统中，设置`JAVA_HOME`的流程简单明了，适合新手学习。本文将详细介绍如何在Linux中设置`JAVA_HOME`，并包含步骤、示例代码及解释。
## 设置流程
以下是设置`JAVA_HOME`的基本流程
