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
转载
2023-08-18 13:38:47
1300阅读
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
转载
2023-11-14 09:46:05
625阅读
docker下安装jupyterHub安装docker什么是docker安装docker1）centOs2）Windows3）Macdocker的基本操作1）列出机器上的镜像（images）2）从docker registry server 中下拉image或repository（pull）3）推送一个image或repository到registry（push）4）从image启动一个cont
转载
2023-08-11 19:29:53
1124阅读
# 如何使用 PyTorch 官方 Docker 镜像
在深度学习领域，PyTorch 是一个极受欢迎的框架，而 Docker 则是确保软件环境一致性的工具。使用 PyTorch 的官方 Docker 镜像，可以轻松搭建环境，迅速进入开发状态。本文将为刚入行的小白提供一个简单的指南，教会你如何使用 PyTorch 官方 Docker 镜像。
## 流程概述
在开始之前，我们先来看一下整个流程
原创
2024-10-19 08:44:47
918阅读
# 科普文章：使用PyTorch在CUDA上构建Docker镜像
在深度学习和机器学习领域，PyTorch是一种备受欢迎的开源深度学习框架，而CUDA则是由NVIDIA提供的并行计算平台和编程模型，可以加速深度学习算法的训练和推理过程。Docker是一种容器化技术，可以将应用程序及其所有依赖项打包到一个独立的容器中，提供了环境隔离和便捷的部署方式。本文将介绍如何在CUDA上构建包含PyTorch
原创
2024-06-09 03:37:21
282阅读
Docker Hub 地址已经编译好的 Docker Image 在 Docker Hub 上，地址是https://hub.docker.com/r/anibali/pytorch/。例如，你想使用 CUDA 9.2 版本，则使用下列命令： 1 $ docker pull anibali/pytorch:cuda-9.2 现在支持的版本有：...
原创
2022-09-13 14:46:14
332阅读
# Docker PyTorch GPU镜像：加速深度学习
深度学习是一个快速发展的领域，而PyTorch是其中最受欢迎的框架之一。然而，为了充分利用GPU加速，我们需要一个合适的环境。Docker提供了一个轻量级、可移植的解决方案。本文将介绍如何使用Docker创建一个包含PyTorch和GPU支持的镜像。
## Docker简介
Docker是一个开源的容器化平台，允许开发者在隔离的环境
原创
2024-07-24 07:25:16
90阅读
第二步：Mac Docker创建第一个Django 应用，Part 2原文：Writing your first Django app, part 2 本文Python搭建在 Django Compose + Djang 执行Python需进入web server容器中，请参看[第一步：在Mac构建Django 容器] 翻译整理：CKPart 2：配置后端1. 配置数据库已有建有的项目为mysit
转载
2024-08-10 17:45:32
59阅读
目录假设你已经安装好了Ubuntu1 安装 Docker2 安装 Pytorch 镜像假设你已经安装好了Ubuntu1 安装 Docker打开终端，先更新下aptsudo apt-get update安装一些常用的工具sudo apt-get install -y vim net-tools openssh-server安装dockersudo apt-get install -y docker.
转载
2023-08-18 14:34:49
249阅读
当同事告诉你这台机器上装了docker并且机器上已经有你想要的docker镜像时，你就可以直接拿来用了。你可以查看下镜像docker images，看下哪个是你需要的镜像。你也可以用docker ps看下是否有你需要的docker容器，如果有并且在征得容器主人的同意后便可以直接拿来用。当然，最好是你根据别人的镜像用 docker run新开启一个docker容器，而不是在别人的容器
转载
2024-06-01 18:28:02
145阅读
最近由于一下原因要用到docker，作为一个小白，阿柴实在是花了很多的时间去学习它才算是明白了docker的机制。在学习的过程中，发现网上关于docker的资料大多很零散琐碎，对于一个初学者来时理解起来不是那么友好。所以阿柴在这里记录一下自己的学习过程，既是对自己的一个总结，也希望对读者有些许作用。
本篇文章大体分为四个部分：什么是docker、为什么要用docker、搭建GPU版P
转载
2023-09-20 20:28:32
630阅读
PyTorch 提供的 Docker 镜像是一个强大而灵活的工具，能够帮助开发者快速搭建深度学习环境。我们的目标是通过这一系列步骤，完整记录如何解决与 PyTorch Docker 镜像相关的问题，并将其应用于实际项目中。
### 环境准备
#### 技术栈兼容性
我判断了 PyTorch 提供的 Docker 镜像与我的技术栈之间的兼容性，并总结了以下四象限图：
```mermaid
qu
# 如何实现 PyTorch 的国内 Docker 镜像
在中国，由于网络环境的限制，直接从 Docker Hub 拉取 PyTorch 的镜像可能会非常缓慢，甚至失败。为了提高效率，我们可以使用国内的镜像源。本文将为您提供关于实现 PyTorch 国内 Docker 镜像的详细步骤和代码示例。
## 流程概述
以下是实现 PyTorch 国内 Docker 镜像的主要步骤：
| 步骤
文章包括docker介绍、流行的原因以及docker架构的层次。您还将学习如何使用Python语言在Docker中创建映像。当开发人员开发出在他们的系统上完美运行但在客户计算机上运行时响应不佳的产品时，他们会感到沮丧。当相同的软件在服务器计算机和其他计算机之间经常发生冲突时，它会更加令人沮丧。开发专家认真考虑了这件事，并永久解决了这个问题。他们制作了“Docker”来解决这个问题。dotCloud
转载
2024-08-02 14:47:06
35阅读
Docker是什么？Docker是一个虚拟环境容器，可以将你的开发环境、代码、配置文件等一并打包到这个容器中，并发布和应用到任意平台中。比如，你在本地用Python开发网站后台，开发测试完成后，就可以将Python3及其依赖包、Flask及其各种插件、Mysql、Nginx等打包到一个容器中，然后部署到任意你想部署到的环境。Docker官方文档比较全，建议有能力的读一下官方
转载
2024-07-03 09:52:20
46阅读
# 如何搭建GPU版PyTorch Docker镜像
在深度学习和机器学习领域，PyTorch 是一个非常流行的框架。使用 Docker 来搭建 GPU 版的 PyTorch 镜像，可以让开发者轻松管理依赖环境和减少环境配置的问题。接下来，我会详细介绍如何实现这一目标，包括每一步的具体操作和相应的代码示例。
## 整体流程
在开始之前，我们先明确整体的流程。下面是实现 GPU 版 PyTor
Ubuntu20.04.02环境配置Anaconda3/Python 3.8.8 Pytorch &nb
可以从 Docker 社区直接下载可用的模版或镜像。 Docker容器的启动可以在秒级实现，这相比传统的虚拟机方式要快得多。 其次，Docker对系统资源的利用率很高，一台主机上可以同时运行数千个Docker容器。 对开发和运维人员来说，最希望的就是一次创建或配置，可以在任意地方正常运行。 开发者可以使用一个标准的镜像来构建一套开发容器，开发完成之后，运维人员可以直接使用这个容器来部署代码。 D
转载
2024-09-24 14:24:27
47阅读
# 如何实现 PyTorch 官方 CPU 版 Docker 镜像
作为一名刚入行的小白，使用 Docker 来管理你的开发环境是实现简便且高效的一种方式。特别是当你需要使用 PyTorch 并且不想局限于 GPU 时，使用官方的 CPU 版 Docker 镜像将是一个聪明的选择。本文将逐步引导你完成这一过程。
## 整体流程
首先，我们先了解整个流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-05 06:10:10
1175阅读
1.WIN下docker安装链接: docker官网下载. 推荐去官方网站下载exe安装包 安装过程中一直点下一步，使用默认配置2.换国内源默认情况下docker使用的是国外的docker hub的地址，下载镜像时速度较慢。需要更换国内源地址。打开setting编辑源地址{
"registry-mirrors": [
"https://docker.mirrors.ustc.edu.c
转载
2024-01-21 09:06:04
443阅读
