一、Docker简述 Docker 是一个应用程序开发、部署、运行的平台，使用 go 语言开发。相较于传统的主机虚拟化，Docker 提供了轻量级的应用隔离方案，并且为我们提供了应用程序快速扩容、缩容的能力。“一次封装，到处运行”：只需要一次配置好环境，换到别的机子上就可以一键部署好，大大简化了操作。 二、Docker架构图1，镜像： Docker 镜像（Image）就是一个只读的模
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2024-04-09 20:55:50
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1. 安装Anaconda3下载Anaconda3，我在百度上找的conda 清华镜像，地址为conda清华镜像下载地址，下载的版本为Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exe，这个版本支持Python3.7.4。双击安装，按照默认的选项一直下一步就可以。检查是否安装成功，conda list。由于镜像源是国外的，添加中科院的镜像，使用conda config。con
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2024-05-11 21:12:30
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# 实现Docker镜像内CUDA版本指导
## 概述
作为经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何在Docker镜像内安装CUDA版本。在本文中，我将为你提供整个流程的步骤，并详细说明每一步需要做什么以及使用的代码。
### 步骤概要
下面是整个流程的步骤概要，我们将通过表格形式展示。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{拉取CUDA镜
原创
2024-06-19 06:03:56
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# 更换Docker镜像内CUDA
在使用Docker容器时，有时候我们需要在容器内安装特定的CUDA版本以支持GPU加速的计算。CUDA是英伟达提供的用于并行计算的GPU加速计算框架，可以加速各种深度学习、机器学习和科学计算任务。
本文将介绍如何更换Docker镜像内的CUDA版本，以便在容器内进行GPU加速的计算。
## 步骤
### 步骤一：选择合适的CUDA镜像
首先，我们需要选
原创
2024-06-11 04:59:53
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Ubuntu16.04 系统Anaconda+cuda11.1+cudnn+pytorch安装一、Anaconda的安装与配置1.1Anaconda下载1.2Anaconda安装二、安装CUDA和CUDNN2.1NVIDIA驱动的安装2.2CUDA下载2.3CUDA安装2.4设置环境变量2.5CUDNN安装三、pytorch-torchvision安装 硬件环境：GPU RTX3090单卡。一、
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2024-05-09 10:43:30
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首先说一下cudnn 不同版本是可以并存的， cudnn5系列要求在/usr/local/cuda/lib64 路径下要存在 链接到libcudnn.so.5.1.10 的libcudnn.so cudnn7系列只需要在/usr/local/cuda/lib64 路径下存在 libcudnn.so.7 就可以了，所以不
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2024-04-04 10:34:18
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# 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
2023-08-13 16:01:55
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# 在 Docker 内安装 CUDA 的完整指南
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由 NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型。它使软件开发者能够利用 GPU 的强大计算能力来加速他们的应用。而 Docker 则是一个开放的应用容器引擎，能够让你轻松地打包、分发和管理应用程序。将这两者结合在一起，可以极大地简化深度学习和高性能计算任务的环境
ubuntu18.04安装CUDA 文章目录ubuntu18.04安装CUDA1.先要安装显卡驱动2. CUDA官网下载toolkit3. 安装CUDA4. 配置环境变量5. 查看CUDA版本 1.先要安装显卡驱动可通过ubuntu Software & Updates中的Additional Drivers安装比如可选择460或470驱动，笔者选择了460。此步骤不装也行，CUDA安装包
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2024-04-19 16:14:13
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1. 换源 国内用户建议改为国内源，比如为清华源、阿里源等。 更改后在终端运行：$: sudo apt update2. 终端运行命令直接安装显卡驱动 运行：$: ubuntu-drivers devices此处ubuntu自己检测n卡的可选驱动（看到了万恶的nouveau）。运行：$: sudo ubuntu-drivers autoinstall此处ubuntu自己安装驱动,而且会把cuda一
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2024-03-23 17:11:28
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Linux环境配置1. 配置基本环境配置镜像源在系统设置–软件和更新中，选择清华的镜像源（mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn） 安装多线程下载工具，之后可以用apt-fast 代替 apt-get# apt-fast, 即apt-get 的多线程版本， 可以不装
sudo add-apt-repository ppa:apt-fast/stable
sudo apt-get
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2024-04-12 12:53:43
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# 在 Docker 容器内安装 CUDA
Docker 是一种开源的容器化平台，可以让开发者更方便地打包、发布和运行应用程序。而 CUDA 则是由 NVIDIA 提供的并行计算平台和 API，可以让开发者在 NVIDIA GPU 上进行并行计算。在本文中，我们将介绍如何在 Docker 容器内安装 CUDA，以便在容器中利用 GPU 进行加速计算。
## CUDA 简介
CUDA（Comp
原创
2024-06-03 06:10:28
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文章结构前言背景知识本机环境安装步骤1. 点击任务栏搜索框，搜索“命令提示符”并打开2. 查看本机CUDA版本3. [CUDA toolkit下载](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)4. [cuDNN下载与安装](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)5. 安装CUDA
文章目录1、普通用户不使用sudo安装多个版本CUDA和cuDNN1.1、服务器目录结构解释1.2、确定安装的软件版本2、下载CUDA Toolkit3、下载cuDNN4、安装CUDA5、安装cuDNN6、安装多个版本的CUDA自己安装过程 1、普通用户不使用sudo安装多个版本CUDA和cuDNN1.1、服务器目录结构解释用户名为zb，目录 /home/zb/cuda/，用于存放不同的cuda
本人使用的vmware workstation 14提前准备好了FusionCompute_V100R005C10SPC700_CNA.iso FusionCompute_V100R005C10SPC700_VRM.iso提醒：安装这个电脑配置一定要
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2024-10-09 18:11:37
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文章更新了，请看这篇文章：首先一句话：装机前备份重要资料。装机不规范，电脑两行泪！如何备份：网盘，U盘，创建iso系统镜像备份……不懂怎么创建iso系统镜像的，百度ghost镜像备份。文本写的时间较早，当时对于linux不够了解，最好还是多看几篇教程，确保安装时出现异常时，能知道如何解决。正式装Ubuntu第一步：1.准备一个稍微大一点的空U盘，4g以上吧，然后去下载Ubuntu的iso镜像和软碟
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2024-05-27 15:21:44
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CUDA的默认安装目录是/usr/local/cuda-10.1(或者/usr/local/cuda-9.0等等)，但在多用户的服务器上最好不要安装在默认安装目录，因为/usr/local是其他用户可以访问到的，会影响其他用户使用。本流程把CUDA安装在我所在的home目录下：/home/skipper/cudas/1.下载CUDA
下载需要安装的CUDA版本：https://developer.
1. 创建虚拟环境conda create –n py37-keras python=3.72. 激活虚拟环境conda activate py37-keras3. 安装ipykernel使用conda install ipykernel 安装jupyter notebook 的插件，该插件能让我们在notebook里自主切换anaconda中的环境4. 安装tensorflow-gpu使用con
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2024-10-21 14:24:09
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一：CUDA以及Cudnn安装1.cuda安装首先，到Nvidia官网下载需要的的cuda版本：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive GTX1060显卡，此次下载：cuda_9.0.176_384.81_linux.run将 .run文件放到home目录，在 ~ 终端运行：sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linu
安装环境：Win7 64位系统，Geforce GT 430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，初次安装为了少出错，
