拉取镜像 $ docker pull pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel 查看本地已有镜像 $ docker images 创建容器 $ docker run -it -v /home/cenjw/dataset/:/home/data \ > -v /home/cenjw/kt/:/home/ktmodel --gpus=all --name=torchenv \ > pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn

pytorch$ tree -L 1 . ├── android ├── aten ├── benchmarks ├── binaries ├── c10 ├── caffe2 ├── CITATION ├── cmake ├── CMakeLists.txt ├── CODEOWNERS ├── CONTRIBUTING.md ├── docker ├── docs ├── ios ├── LICENSE ├── Makefile ├── modules ├── mypy-files.txt

明火烟雾目标检测项目部署 目录 明火烟雾目标检测项目部署 1. 拉取Docker PyToch镜像 2. 配置项目环境 2.1 更换软件源 2.2 下载vim 2.3 解决vim中文乱码问题 3. 运行项目 3.1 拷贝项目到容器中 3.2 安装项目所需的工具包 3.3 启动项目 4.搭建项目镜像 4.1 Docker commit搭建 4.2 Dockerfile搭建 5.发布项目镜像 这个项目是我去年负责的项目,当时还有一些小问题没有完全解决,同时也受限于当时的知识储备,就一直搁置到现在.在

本文为作者原创,转载请注明出处(http://www.cnblogs.com/mar-q/)by 负赑屃   写在前面: 请参考之前的文章安装好CentOS.NVIDIA相关驱动及软件.docker及加速镜像. 主机运行环境 $ uname -a Linux CentOS -.el7.x86_64 # SMP Tue Jul :: UTC x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux $ cat /usr/local/cuda/version.txt CUDA Version $

运行 docker run –it –v /dataset:/dataset –v /inference:/inference –v /result:/result floydhub/pytorch:0.4.0-py2.29 /inference/inference.sh 报错 docker: invalid reference format. See 'docker run --help'. 发现原来是...原来是...网站上复制下来的–应该是-才对. 所以这件事告诉我们,作为发布者,务必用<

单GPU跑的程序,而且是在docker中,迭代了几百步后,程序突然崩掉了, 程序停在了 for step,data in enumerate(loader),下面是部分bug信息 Traceback (most recent call last): ........ File ".../torch/utils/data/dataloader.py", line 206, in __next__ idx, batch = self.data_queue.get() File "

ImportError: torch.utils.ffi is deprecated raise ImportError("torch.utils.ffi is deprecated. Please use cpp extensions instead.")    ImportError: torch.utils.ffi is deprecated. Please use cpp extensions instead. 缺ciff包,用pip install cffi,如果安装后还是报

os安装 目前对tensorflow和cuda支持最好的是ubuntu的18.04 ,16.04这种lts,推荐使用18.04版本.非lts的版本一般不推荐. Windows倒是也能用来装深度GPU环境,但是Windows上的问题实在太多了,而且很多都是跟环境相关的,不具备普遍性,解决了也没有意义.所以真心不推荐Windows环境. 这里需要注意的是,ubuntu有桌面版本和服务器版本的区别,自己用的话,肯定是要桌面版本的,但是如果只是放在角落里做运算机又或者是桌面版本安装失败的时候,可以考虑服

ubuntu18.04配置nvidia docker和远程连接ssh+远程桌面连接(二) 本教程适用于想要在远程服务器上配置docker图形界面用于深度学习的用户. (二)nvidia docker配置Deepo用于深度学习并配置ssh远程访问docker 第一步:拉取Deepo镜像 Deepo是一个几乎包含所有流行深度学习框架的Docker映像,拥有一个完整的可复制的深度学习研究环境.它涵盖了当前最流行的深度学习框架: theano,tensorflow,sonnet,pytorch,kera

https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-09-09-5 AllenNLP 可以让你轻松地设计和评估几乎所有 NLP 问题上最新的深度学习模型,并同基础设施一起让这些模型自由运行在云端和你的笔记本电脑上. 链接:http://allennlp.org (http://allennlp.org/) GitHub:https://github.com/allenai/allennlp Allen NLP 是一个基于 Apache 2.0 的 NLP 研究库,构

项目地址:https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list 列表结构: NLP 与语音处理 计算机视觉 概率/生成库 其他库 教程与示例 论文实现 PyTorch 其他项目 自然语言处理和语音处理 该部分项目涉及语音识别.多说话人语音处理.机器翻译.共指消解.情感分类.词嵌入/表征.语音生成.文本语音转换.视觉问答等任务,其中有一些是具体论文的 PyTorch 复现,此外还包括一些任务更广泛的库.工具集.框架. 这些项目有很多是官方的实现,其中

文章来源: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35675109 https://www.aiuai.cn/aifarm646.html 之前用pytorch是手动记录数据做图,总是觉得有点麻烦.学习了一下tensorboardX,感觉网上资料有点杂,记录一下重点.由于大多数情况只是看一下loss,lr,accu这些曲线,就先总结这些,什么images,audios以后需要再总结. 1.安装:有各种方法,docker安装,使用logger.py脚本调用感觉都不简洁.现在的t

(Mainly quoted from its official website) Summary: 1. TensorFlow™ is an open source software library. 2. Virtualenv is a tool to create isolated Python environments. 3. Docker: An image is a executable package. A container is a runtime instance of an

本教程搭建集 Tensorflow.Keras.Coffe.PyTorch 等深度学习框架于一身的环境,及jupyter. 本教程使用nvidia-docker启动实例,通过本教程可以从一个全新的Ubuntu系统快速搭建出GPU深度学习环境. 一.安装依赖环境 1. 使用国内镜像加速安装 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/此处默认环境:ubuntu16.04LTS sudo mv /etc/apt/sources.list /etc

之前的python环境,使用ubuntu安装pip来安装python依赖,但是遇到缺少某些库的版本,比如一个项目需要用到faiss,pip只有最新的1.5.3版本,但是这个版本使用了较新的CPU指令,在老服务器上运行报错: Illegal instruction (core dumped) - in new version of FAISS #885 github上提示安装旧版本: If anyone else is struggling and wanna go back to previou

ubuntu 16 使用Docker安装anacondaubuntu docker 安装centos docker 安装搜索可用镜像 docker search anaconda 拉取你中意的镜像 docker pull continuumio/anaconda3 查看已有镜像 docker images 启动该镜像并且运行bash命令 docker run -t -i continuumio/anaconda3 /bin/bash 查看python版本 python 查看已安装的库 pip l

一,nvidia K80驱动安装 1,  查看服务器上的Nvidia(英伟达)显卡信息,命令lspci |grep NVIDIA 05:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GK210GL [Tesla K80] (rev a1) 06:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GK210GL [Tesla K80] (rev a1) 84:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation G

公司GPU的机器版本本比较低,找了好多不同的镜像都不行, 自己从anaconda开始制作也没有搞定(因为公司机器不可以直接上网), 哎,官网只有使用最新的NVIDIA驱动,安装起来才顺利. 最后,找到一个暂时可用的镜像: https://linux.ctolib.com/anibali-docker-pytorch.html 其间遇到两个问题: 1, 安装全没出错,但torch.cuda.is_available()为False,这表示torch还是不能使用GPU. 2,在跑例程时,显示Runt

当我刚开始学习使用scikit-learn时,总是会出现各种各样的包依赖问题,兜兜转转了一遍才全部安装好,现在的机器学习算法开发者大都使用tensorflow.pytorch来实现自己的想法,但依然会面临各种包版本和依赖的问题,有一段时间我使用virtulenv来解决python版本的问题.前几天升级MacOS,发现因为权限问题没法直接安装tensorflow.这促使我使用同事们常说的Docker来开发.我搭建的步骤如下: 从Docker官网下载最新的Docker应用程序(Docker Desk

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