Detaillierte Erläuterung des Prozesses der Verwendung von GPU in Docker

Detaillierte Erläuterung des Prozesses der Verwendung von GPU in Docker

Nehmen Sie TensorFlow 2.0 als Beispiel

tf-gpu herunterladen

Wählen Sie im Docker-Hub die TF-Version aus, die Sie herunterladen möchten ( beachten Sie, dass Sie die Version mit GPU und py3 auswählen sollten ).

https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/

Bildbeschreibung hier einfügen

wie:

Docker-Pull Tensorflow/Tensorflow:2.0.3-GPU-PY3

Wenn beim oben genannten Download eine Zeitüberschreitung auftritt, können Sie die Tsinghua-Quelle konfigurieren.
Oder laden Sie es mit dem folgenden Befehl herunter:

Docker-Pull docker.mirrors.ustc.edu.cn/tensorflow/tensorflow:2.0.3-gpu-py3

Erstellen Sie Ihr eigenes Image basierend auf dem abgerufenen TF-GPU-Image

Das folgende Dockerfile

VON 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

Führen Sie den Befehl pip install deepctr[gpu] -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com aus.
Führen Sie den Befehl „pip install keras==2.3.1 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com“ aus.


# cd /data/wangguisen/ad_ctr
# docker build -t tf-deepctr:1.0 -f ./dk/Dockerfile_base .

Starten Sie das Image, um zu prüfen, ob die GPU verfügbar ist.

docker run --gpus '"Gerät=0"' \
  --rm -it --name ad_ctr \
  -v /data/wangguisen/ad_ctr:/data/ad_ctr \
  tf-deepctr:1.0

Geben Sie nvidia-smi Wenn Informationen zur Grafikkarte 0 angezeigt werden, bedeutet dies, dass der Vorgang erfolgreich war.

Bildbeschreibung hier einfügen

Quellen:

https://blog.csdn.net/weixin_35725559/article/details/112268434

https://zhuanlan.zhihu.com/p/83691871

Dies ist das Ende dieses Artikels mit der detaillierten Erklärung, wie Docker die GPU verwendet. Weitere Informationen zur Verwendung der GPU durch Docker finden Sie in früheren Artikeln auf 123WORDPRESS.COM oder in den folgenden verwandten Artikeln. Ich hoffe, Sie werden 123WORDPRESS.COM auch in Zukunft unterstützen!

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