1.物理机安装显卡驱动 2.安装nvidia-docker wget -P /tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.0-rc.3/nvidia-docker_1.0.0.rc.3-1_amd64.debsudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb && rm /tmp/nvidia-docker*.deb 3.下载image nvidia-docker pull nv…

公众号关注 「开源Linux」 回复「学习」,有我为您特别筛选的学习资料~ 在 Linux 服务器上使用 GPU 跑深度学习的模型很正常不过.如果我们想用 Docker 实现同样的需求,就需要做些额外的工作.本质上就是我们要在容器里能看到并且使用宿主机上的显卡.在这篇文章里我们就介绍一下 Docker 使用 GPU 的环境搭建. Nvidia 驱动 某些命令以 Ubuntu 作为示例.首先宿主机上必现安装 Nvidia 驱动. 这里推荐从 Nvidia 官网下载脚本安装,安装和卸载都比较方便并且…

目录 背景 使用 Docker Client 调用 GPU 依赖安装 安装 Docker 安装 NVIDIA Container Toolkit¶ --gpus 用法 使用 Docker Go SDK 为容器分配 GPU 使用 NVIDIA/go-nvml 获取 GPU 信息 使用 Docker Go SDK 为容器分配 GPU 背景 深度学习的环境配置通常是一项比较麻烦的工作,尤其是在多个用户共享的服务器上.虽然conda集成了virtualenv这样的工具用来隔离不同的依赖环境,但这种解决方…

作者 | 车漾  阿里巴巴高级技术专家 本文整理自<CNCF x Alibaba 云原生技术公开课>第 20 讲. 关注"阿里巴巴云原生"公众号,回复关键词"入门",即可下载从零入门 K8s 系列文章 PPT. 导读:2016 年,随着 AlphaGo 的走红和 TensorFlow 项目的异军突起,一场名为 AI 的技术革命迅速从学术圈蔓延到了工业界,所谓 AI 革命从此拉开了帷幕.该热潮的背后推手正是云计算的普及和算力的巨大提升. 需求来源 经过近几…

GPU 管理和 Device Plugin 工作机制 本文将主要分享以下几个方面的内容: 需求来源 GPU 的容器化 Kubernetes 的 GPU 管理 工作原理 课后思考与实践 需求来源 2016 年,随着 AlphaGo 的走红和 TensorFlow 项目的异军突起,一场名为 AI 的技术革命迅速从学术圈蔓延到了工业界,所谓 AI 革命从此拉开了帷幕. 经过三年的发展,AI 有了许许多多的落地场景,包括智能客服.人脸识别.机器翻译.以图搜图等功能.其实机器学习或者说是人工智能,并不是什…

版本查询 cpu tensorflow conda env list source activate tensorflow python import tensorflow as tf 和 tf.__version__ 1.11.0 keras conda env list source activate keras import keras 2.2.2 print(keras.__version__) import tensorflow as tf tf.__version__ 1.11.0…

一,anancona 安装 https://repo.anaconda.com/archive/ conda create -n caffe_gpu -c defaults python=3.6 caffe-gpu conda create -n caffe -c defaults python=3.6 caffe 测试: import caffe python -c "import caffe; print dir(caffe)" 参考:https://blog.csdn.net/w…

2018天猫双11全球狂欢节,全天成交额再次刷新纪录达到2135亿元,其中总成交额在开场后仅仅用了2分05秒即突破100亿元,峰值的交易量达到惊人的高度,背后离不开阿里云大数据计算和存储能力的支撑.在整个交易的链路上,账单业务是一个重要的环节,尤其对商家系统来说,需要定期对账,账单子系统出现一点点问题都会影响商家的运营,2018的双十一,承载账单的消息系统把全网卖家账单系统60%的流量托付给了阿里云文件存储.在11日0点的峰值交易时刻,账单消息系统的写入流量瞬间达到日常流量的60倍以上,阿里云文…

比如把caffe的二级目录结构写进txt: tree -L > /home/wmz/treecaffe.txt 则会在/home/wmz/目录下生成一个名为treecaffe.txt的文件,文件内容为: . ├── build -> .build_release ├── caffe.cloc ├── cmake │   ├── ConfigGen.cmake │   ├── Cuda.cmake │   ├── Dependencies.cmake │   ├── External │   ├…

用docker部署tensorflow-serving:gpu时,参照官方文档:https://tensorflow.google.cn/tfx/serving/docker 本应该是很简单的部署,没想到会一直出现这个错误: 经过github和网上的一个朋友了解到,关键问题可能是服务器机器的cpu比较弱(原来是我的cpu确实比较弱:我是在服务器分出来的一个虚拟机上部署的,本质是一个虚拟机,不是一个实体机.) 我的解决方式:将虚拟机更换为实体机,从服务器上直接分出一块CPU供部署使用,然后就解决了…