docker 使用GPU的过程详解

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下载tf-gpu基于拉的tf-gpu镜像构建自己的镜像启动镜像检查GPU是否可用

以TensorFlow2.0为例

下载tf-gpu

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

基于拉的tf-gpu镜像构建自己的镜像

如下dockerfile

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 .


启动镜像检查GPU是否可用

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

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