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这篇CFSDN的博客文章docker 使用GPU的过程详解由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
以TensorFlow2.0为例 。
在docker hub里选择要下载的tf版本(注意选带GPU和py3的) 。
https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/ 。
如:
docker pull tensorflow/tensorflow:2.0.3-gpu-py3 。
如果上述下载超时,可以配置清华源。 或者通过如下命令下载:
docker pull docker.mirrors.ustc.edu.cn/tensorflow/tensorflow:2.0.3-gpu-py3 。
如下dockerfile 。
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|
FROM docker.mirrors.ustc.edu.cn
/tensorflow/tensorflow
:2.0.3-gpu-py3
RUN
ln
-sf
/usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai
/etc/localtime
&&
echo
"Asia/Shanghai"
>
/etc/timezone
&& \
pip3
install
-i https:
//pypi
.tuna.tsinghua.edu.cn
/simple
numpy pandas sklearn scipy matplotlib seaborn pyyaml h5py hdfs
RUN pip
install
deepctr[gpu] -i http:
//pypi
.douban.com
/simple
--trusted-host pypi.douban.com
RUN pip
install
keras==2.3.1 -i http:
//pypi
.douban.com
/simple
--trusted-host pypi.douban.com
# cd /data/wangguisen/ad_ctr
# docker build -t tf-deepctr:1.0 -f ./dk/Dockerfile_base .
|
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|
docker run --gpus
'"device=0"'
\
--
rm
-it --name ad_ctr \
-
v
/data/wangguisen/ad_ctr
:
/data/ad_ctr
\
tf-deepctr:1.0
|
输入 nvidia-smi 如果出现0号显卡的信息说明成功.
参考自:
https://blog.csdn.net/weixin_35725559/article/details/112268434 。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/83691871 。
到此这篇关于docker 使用GPU的过程详解的文章就介绍到这了,更多相关docker 使用GPU内容请搜索我以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我! 。
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_42363032/article/details/121268251 。
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