# 使用显卡的 Docker ROS 教程
## 概述
本教程将教会你如何在 Docker 环境中使用显卡加速来运行 ROS（机器人操作系统）。我们将使用 NVIDIA 的容器运行时（NVIDIA Container Runtime）来实现这一功能。以下是整个操作流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 安装 Docker 和 NVIDIA 驱动
原创
2023-11-14 10:39:19
290阅读
前提条件就不多提啦，首先得装好nvidia驱动和Docker19以上版本，网上有很多教程。尝试1：拉取现有的deepo镜像制作deepo是一个囊括几乎所有深度学习框架的开源镜像，这里我们选择拉取一个tensorflow-gpu版本的，避免占用储存过大。# 拉取
root@master:/home/hqc# docker pull ufoym/deepo:tensorflow-py36
# 查看该
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2023-08-04 11:30:03
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Hardware requirements：Recommended1 GPU or more16 GB GPU memory8 core CPU32 GB system RAM80 GB free disk spaceSoftware Requirements：Ubuntu 16.04 LTS, Downloaded from Ubuntu Releases
NVIDIA GPU dri
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2023-12-12 15:44:37
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参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1924792 在docker中调用libgl做显示，出现如下报错，刚好PC端有NV显卡，可通过安装nvidia-docker来触发nv显卡做显示：libGL error: No matching fbConfigs or visuals found
libGL error: failed to
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2023-06-12 20:48:38
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docker19.03读取NVIDIA显卡作者： 张首富前言2019年7月的docker 19.03已经正式发布了，这次发布对我来说有两大亮点。
1，就是docker不需要root权限来启动喝运行了
2，就是支持GPU的增强功能，我们在docker里面想读取nvidia显卡再也不需要额外的安装nvidia-docker了安装nvidia驱动确认已检测到NVIDIA卡:$ lspci -vv | g
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2023-07-28 21:36:52
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Docker安装镜像调用本地GPU 环境：CentOS7 基本概念 NVIDIA Container Toolkit允许用户构建和运行GPU加速容器。 该工具包包括容器运行库和实用程序，用于自动配置容器以利用NVIDIA GPU。
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2021-05-13 15:10:32
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Windows上安装ROS系统请参照以下链接和说明，完成Windows上安装ROS系统。Installation/Windows - ROS Wiki注意事项： Windows版本：64-bit Windows 10 Desktop 或者 Windows 10 IoT Enterprise 需安装ROS版本：melodic 需安装Visual Studio版本：Visual Studio 2017
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2024-05-15 05:16:17
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# 使用Docker与ROS进行机器人项目的开发方案
随着机器人技术的飞速发展，ROS（Robot Operating System）已经成为构建机器人应用的标准平台。通过Docker，我们可以在一个轻量级、可移植的容器中运行ROS，这将使得开发、测试和部署过程变得更加高效和一致。在本文中，我们将探讨如何使用Docker和ROS来构建一个简单的机器人项目。
## 1. 项目背景
在本项目中，
安装ROSUbuntu 版本：14.04在开始学习这些教程之前请先按照ROS安装说明完成安装。注意: 如果你是使用类似apt这样的软件管理器来安装ROS的，那么安装后这些软件包将不具备写入权限，当前系统用户比如你自己也无法对这些软件包进行修改编辑。当你的开发涉及到ROS软件包源码层面的操作或者在创建一个新的ROS软件包时，你应该是在一个具备读写权限的目录下工作，就像在你当前系统用户的home目录下
在当今的深度学习和数据处理应用中，能够利用 GPU 加速计算是至关重要的。为了能够在 Docker 中有效地使用显卡，必须解决一些关键问题。以下是解决“docker中使用显卡”问题的过程记录，涵盖了背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践以及生态扩展。
## 背景定位
在深度学习和大数据处理的场景中，利用 GPU 加速可以显著提高模型训练和数据处理的效率。然而，将 GPU 集成到 Do
由于默认安装的docker都是基于cpu版本的，如果想要配合GPU进行一些简单的部署的话，则需要安装nvidia-docker来结合使用。想要安装nvidia-docker版本，前提需要你的硬件支持gpu加速（nvidia系列），同时先安装好了nvidia驱动和cuda以及cudnn和docker基础版，接下来需要做的如下(以下是基于ubunt
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2023-07-19 19:14:38
238阅读
SRS是一个视频直播开源代码的服务程序，由winlin，采用C++语言开发。第一个版本是2013-2014年发布,今年年初再次发布更新,工作中需要用到流媒体做监控所以尝试使用SRS来搭建第一个流媒体服务器,官网资料wiki 地址首先使用SRS做流媒体测试 环境使用docker首先创建 bridge 网络并指定 IP 区间#创建自定义网络
docker netw
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2023-10-14 17:18:41
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1.Docker的安装1.安装依赖包sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm22.设置阿里云镜像源sudo yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo3.安装 Dock
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2024-06-18 21:19:27
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怎么在docker中使用nvidia显卡 参考资料： https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/issues/533 首先介绍几个事实：1. 最初的docker是不支持gpu的2. 为了让docker支持nvidia显卡，英伟达公司开发了nvidia-docker。该软件是对docker的包装，使得容器能够看到并使用宿主机的nvidia
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2023-08-18 12:09:33
2206阅读
在 Linux 服务器上使用 GPU 跑深度学习的模型很正常不过。如果我们想用 docker 实现同样的需求，就需要做些额外的工作。本质上就是我们要在容器里能看到并且使用宿主机上的显卡。 在这篇文章里我们就介绍一下 docker 使用 GPU 的环境搭建。安装Nvidia显卡驱动首先宿主机上需要先安装 Nvidia 驱动，这里推荐从 Nvidia 官网下载脚本安装，安装和卸载都比较方便并且适用于任
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2023-08-15 20:30:23
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# 使用 TensorFlow Docker 进行多显卡训练的指南
在深度学习的世界中，多显卡的使用能够显著提高模型训练的速度和效率。然而，对于很多初学者来说，在 Docker 容器中配置 TensorFlow 以利用多张显卡往往会遇到种种问题。本文将介绍如何有效地在 TensorFlow 的 Docker 容器中利用多张显卡，并提供相关的代码示例。
## 一、环境准备
首先，确保你的机器中
原创
2024-10-18 07:45:46
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# 在Docker 中使用ROS
在Docker 中使用Robot Operating System（ROS）是一种方便的方法，可以帮助用户快速建立ROS环境并运行ROS节点。当我们需要在不同的机器上运行ROS程序时，使用Docker可以避免环境配置的繁琐，并且确保程序在不同环境中的一致性。
## 安装Docker
首先，我们需要在系统中安装Docker。可以按照官方文档指引或者操作系统的特
原创
2024-03-15 05:14:06
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实现在Docker容器中使用显卡进行训练的步骤可以分为以下几个部分：
1. 安装Docker和NVIDIA Docker插件
2. 构建Docker镜像
3. 运行容器并挂载显卡驱动
下面将详细介绍每个步骤需要执行的操作和代码：
## 步骤一：安装Docker和NVIDIA Docker插件
首先，需要在你的操作系统上安装Docker和NVIDIA Docker插件。具体的安装步骤可以参考
原创
2024-01-03 10:55:35
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# Docker容器使用显卡教程
## 简介
在本教程中，我将向您介绍如何在Docker容器中使用显卡。这对于需要进行深度学习或其他GPU加速任务的开发者来说非常重要。我将逐步指导您完成这一过程，并提供相应的代码示例。
## 流程概览
下面是实现“docker容器使用显卡”的整体流程：
```mermaid
classDiagram
class Docker容器 {
原创
2024-06-16 03:30:48
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# 使用 TensorFlow Docker 进行多显卡训练
随着深度学习技术的快速发展，越来越多的数据科学家和机器学习工程师开始使用多张显卡来加速模型的训练过程。TensorFlow 作为一个主流的深度学习框架，提供了良好的支持，尤其是在 Docker 环境中部署和管理。本文将介绍如何利用 TensorFlow Docker 使用多张显卡进行训练，并提供相关的代码示例。
## 1. Dock
原创
2024-10-21 05:54:54
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