# PyTorch 配置 Docker 的科学探索
随着深度学习技术的迅速发展，PyTorch 已成为研究与开发中的重要工具之一。然而，环境配置常常让许多开发者感到头疼。Docker 为我们提供了一个优雅的解决方案，能够使环境配置更加简便和一致。本文将介绍如何在 Docker 中配置 PyTorch，并提供相关代码示例。
## 什么是 Docker？
Docker 是一个开放源代码的应用程序
环境考虑到业务上对日志收集的需求和费用的问题，就直接将sentry部署到已有的演示环境中。演示环境是腾讯云两台服务器组成的docker swarm，并使用 Portainer 对docker swarm 进行管理，所以我们的部署都是通过 portainer 进行。两台服务器的 /mnt目录时挂载的同一个NFS目录，这样方便容器进行统一挂载宿主机目录。Sentry 说明Sentry的服务端分为web
前两天想接触docker，但是苦于一直没有pull成功，现在用这篇博客记录一下解决的方法，以及docker的简单命令行与使用docker配置pytorch的cpu与gpu容器 文章目录1. Pytorch环境的配置2. Docker命令行总结 简要介绍：Docker 包括三个基本概念：镜像（Image）：Docker 镜像（Image），就相当于是一个 root 文件系统。比如官方镜像 ubunt
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2023-08-18 15:29:12
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服务器配置pytorch 镜像 服务器配置 硬件：Tesla V100s 32GB *4 OS: CentOS Linux release 7.9.2009 (Core) 内核：3.10.0-1127.el7.x86_64#查看Linux发行版本
cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.5.1804 (Core)
#查看内核版本
uname
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2024-03-04 16:53:17
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重学 PyTorch 第一天：安装与 Tensor 的基本属性安装首先在安装好 CUDA 11.x 的 Linux 电脑上安装 docker 和 nvidia-docker 和 docker-compose v2。使用 docker 的好处是可以连 CUDA 版本一起放进虚拟环境。然后随便在哪新建一个文件夹，随便起名，比如 torch_env然后 cd torch_env，将以下内容写进 Dock
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2024-05-09 17:28:45
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前言：给Ubuntu安装NVIDIA驱动+cuda+cudnn，网上教程很多，但问题都比较严重，试了3遍都不成功。而且强迫症如我，不喜欢电脑里有多余残留的东西。这时候想起docker了，毕业前还玩过一段时间，所以就开始尝试了(虽然也有不少坑)。 整个流程主要分几步：安装NVIDIA驱动安装docker安装nvidia-dockerpull 合适的pytorch image安装notebook并配置
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2024-03-04 04:51:19
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docker的常用命令：参考该博主ubuntu安装步骤$ apt-get update
$ apt-get -y install docker.io
# 检查Docker服务的状态
$ service docker.io status
# 一般显示 docker.io start/running, process xxxxx
#
# 把Docker安装为自启动服务，让它随服务器的启动而自动运行
u
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2023-09-21 09:26:22
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pycharm配置pytorch1.先安装AnacondaAnaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe2.下载cuda检查电脑是否有合适的GPU 在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。控制面板如下，并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本点击 帮助->点击 系统信息 弹出下面的对话框，在驱动程序版本那一栏就能看到该计算机使用的驱动版本。下载C
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2023-11-08 22:21:49
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目录一、获取镜像二、创建容器三、上传代码以及数据集（这一步可选，可直接跳到4）四、容器中安装所需的包1、docker 内pip安装太慢的问题，更换源(目前适用，可能变化，搜索对应的方法即可)，直接输入以下命令2、可能出现read time out的问题：3、安装对应python依赖包五、更新容器的apt源，安装opencv-python依赖库1、首先更换阿里源，否则下载慢2、此时如果直接开始训练，
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2023-08-18 15:29:28
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1.写在前面的话零基础想要部署一个能用的gpu版本pytorch不容易，要注意devel和runtime的区别操作docker要格外小心，删除镜像的时候一定要注意了一定要会用docker hub，学会pull, push(没有试过)一定要分清楚image和container的区别，image就是一个可以公用的环境，里面有你build好的所有包(通过pip, yum, apt-get等安装)，而co
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2023-09-26 10:34:42
205阅读
在docker容器下pytorch分布式训练环境搭建docker镜像的选择开始我选择的是anaconda的镜像，想根据conda自己构建出pytorch分布式的训练，后来根据pytorch官方指令conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 -c pytorch安装成功了。也检测了GPU可用print(torch.__v
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2023-05-31 16:51:46
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在服务器上使用docker拉取pytorch镜像(已下载好cuda)和juypterlab配置pytorch1先上pytorch官网拉取镜像，官网的网站：https://hub.docker.com/r/pytorch/pytorch/tagsdocker pull pytorch/pytorch:1.6.0-cuda10.1-cudnn7-devel
# 在官网拉取镜像的好处在于不需要配置cud
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2023-08-18 13:38:47
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文章目录0x01 背景0x02 环境选择0x03 docker 安装3.1 安装docker3.2 安装nvidia-docker3.3 镜像加速3.4 测试0x04 获取 pytorch 镜像0x05 快速开始一个新的docker容器0x06 docker + jupyter0x07 其他常用的命令 docker 很强，很得劲，很上头 0x01 背景因为来自东方的神秘原因，现在需要用到 py
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2023-11-14 09:46:05
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# 如何实现pytorch docker
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Docker来创建一个包含PyTorch的环境。Docker是一个开源的容器化平台，能够让你在不同的环境中轻松地构建、部署和运行应用程序。通过使用Docker，我们可以创建一个独立的、与主机环境隔离的PyTorch环境，以便于团队协作和应用程序的移植性。
## Docker安装
首先，我们需要安装Docker。
原创
2023-07-18 12:22:47
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1. 背景(1) 业务方提供了一台有GPU的服务器，且已经安装了显卡等组件，cuda版本10.2，具体信息如下 (2) 在裸机上部署anaconda、pytorch、tensorflow较为麻烦，因此打算在docker中执行pytorch和tensorflow任务2. 部署及使用2.1 先决条件1) 必须要NVIDIA显卡2) 安装NVIDIA显卡驱动，可参CentOS 7 安装 NVI
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2023-06-13 20:18:59
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目录背景服务器配置一、安装Ubuntu二、安装NVIDIA驱动1. 查看显卡硬件型号2. 从 NVIDIA 官网下载最新版驱动手动安装3.安装NVIDIA显卡的相关依赖4.关闭Nouveau驱动5.安装Openssh6.安装下载的NVIDIA驱动三、安装Docker1.更换阿里镜像源2.安装Docker3.安装NVIDIA-Docker24.配置Docker使用Anaconda安装Pytorch1
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2023-10-21 20:23:45
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（2020-10- 30更新）pytorch官网已经更新了pytorch1.7，适配了cuda11和cudnn8，本文依然可以作为docker使用教程本文目的是加速训练过程，平时使用pytorch1.6 cuda10.2训练一个epoch将近400秒，搭建好docker环境后，使用cuda11、cudnn8.0.2 的环境，一个epoch的时间只需要160秒左右。加速非常明显。问题来源于：http
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2023-10-03 08:31:07
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目录一. Pytorch环境配置与安装1.1 安装Anaconda1.2 创建Anaconda虚拟环境1.3 安装Pytorch二. Pycharm和Jupyter notebook的安装及配置2.1 Pycharm安装及配置2.2 Jupyter安装及配置 一. Pytorch环境配置与安装视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN主要步骤
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2023-10-14 02:16:23
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本文主要参考了win10从零安装配置pytorch全过程图文详解和WIN10下pytorch环境配置（安装了半天的血泪史）这两篇文章，感谢两位博主的分享。两种方法我都尝试成功，但是个人更推荐第一种方法，因为更直接和全面，且包含了N卡加速部分的设置。第二种方法因为使用清华镜像的问题，经常失败，我尝试了不下5次才最终安装成功，最后有一些细节问题解决好了，可以直接使用PyCharm运行，如下图。下面说一
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2024-05-15 09:58:39
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## PyTorch Docker 慢
在使用 PyTorch 进行深度学习开发时，很多人选择在 Docker 容器中运行以方便环境管理和复现性。然而，有些用户可能会遇到在 PyTorch Docker 容器中运行时速度较慢的问题。本文将介绍一些可能导致此问题的原因，并提供一些解决方案。
### 什么是 PyTorch Docker？
PyTorch Docker 是一个基于 Docker
原创
2023-09-12 07:28:01
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