docker挂载NVIDIA显卡运行pytorch
$ uname -a
Linux CentOS 3.10.-514.26..el7.x86_64 # SMP Tue Jul :: UTC x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
$ cat /usr/local/cuda/version.txt
CUDA Version 8.0.
$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A
#define CUDNN_MAJOR 6
#define CUDNN_MINOR 0
#define CUDNN_PATCHLEVEL 21
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)
#include "driver_types.h"
# NVIDIA 1080ti
$ ls -la /dev | grep nvidia
crw-rw-rw- root root , Nov : nvidia0
crw-rw-rw- root root , Nov : nvidia1
crw-rw-rw- root root , Nov : nvidiactl
crw-rw-rw- root root , Nov : nvidia-uvm
crw-rw-rw- root root , Nov : nvidia-uvm-tools
电脑上装了两个显卡。我需要运行pytorch,dockerhub中pytorch官方镜像没有gpu支持,所以只能先pull一个anaconda镜像试试,后面可以编排成Dockerfile。
$ docker run -it -d --rm --name pytorch -v /home/qiyafei/pytorch:/mnt/home --privileged=true --device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm --device /dev/nvidia1:/dev/nvidia1 --device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl okwrtdsh/anaconda3 bash
$ conda install pytorch torchvision -c pytorch
$ sudo rpm -i nvidia-docker-1.0.-.x86_64.rpm && rm nvidia-docker-1.0.-.x86_64.rpm
$ sudo systemctl start nvidia-docker
$ docker pull nvidia/cuda
$ nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi
在容器内测试是可以成功使用nvidia显卡的:
- 合适的镜像:这里推荐Floydhub的pytorch,注意对应的cuda和cudnn版本。
docker pull floydhub/pytorch:0.3.-gpu.cuda8cudnn6-py3.
nvidia-docker run -ti -d --rm floydhub/pytorch:0.3.-gpu.cuda8cudnn6-py3. bash
- 自制dockerfile
deb-src http://archive.ubuntu.com/ubuntu xenial main restricted #Added by software-properties
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main restricted
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main restricted multiverse universe #Added by software-properties
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main restricted
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main restricted multiverse universe #Added by software-properties
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse #Added by software-properties
deb http://archive.canonical.com/ubuntu xenial partner
deb-src http://archive.canonical.com/ubuntu xenial partner
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main restricted
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main restricted multiverse universe #Added by software-properties
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security multiverse
$ vim Dockerfile FROM nvidia/cuda
LABEL author="qyf"
ENV PYTHONIOENCODING=utf-
RUN mv /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
ADD $PWD/sources.list /etc/apt/sources.list
RUN apt-get update --fix-missing && \
apt-get install -y vim net-tools curl wget git bzip2 ca-certificates libglib2.- libxext6 libsm6 libxrender1 mercurial subversion apt-transport-https software-properties-common
RUN apt-get install -y openssh-server -y
RUN echo 'root:passwd' | chpasswd
RUN sed -i 's/PermitRootLogin prohibit-password/PermitRootLogin yes/' /etc/ssh/sshd_config
RUN sed -i 's/#PasswordAuthentication yes/PasswordAuthentication yes/' /etc/ssh/sshd_config
RUN echo 'export PATH=/opt/conda/bin:$PATH' > /etc/profile.d/conda.sh && wget --quiet https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh -O ~/anaconda.sh && /bin/bash ~/anaconda.sh -b -p /opt/conda && rm ~/anaconda.sh
ENV PATH /opt/conda/bin:$PATH
RUN conda install pytorch torchvision -c pytorch -y
ENTRYPOINT [ "/usr/bin/tini", "--" ]
CMD [ "/bin/bash" ]
docker build -t pytorch/cuda8 ./
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