Nehmen Sie TensorFlow 2.0 als Beispiel tf-gpu herunterladenWählen 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/ wie:
Wenn beim oben genannten Download eine Zeitüberschreitung auftritt, können Sie die Tsinghua-Quelle konfigurieren.
Erstellen Sie Ihr eigenes Image basierend auf dem abgerufenen TF-GPU-ImageDas 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 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! Das könnte Sie auch interessieren:
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