基础入门|ubuntu18.04下搭建docker深度学习环境

1.安装显卡驱动

#卸载原先驱动 sudo apt-get remove --purge nvidia*#查看当前显卡合适的驱动 ubuntu-drivers devices

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#安裝驱动,注意改成你自己合适的驱动 sudo apt-get install nvidia-driver-450-server# 重启 reboot #查看显卡工作情况 nvidia-smi

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2.docekr安裝
#docker安装 curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add - sudo add-apt-repository \ "deb [arch=amd64] https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu \ $(lsb_release -cs) \ stable" sudo apt-get update sudo apt-get install docker-ce

#检查版本 docker -v#为避免docker操作必须要sudo,将当前用户加入docker用户组(${YOUR_NAME_HERE}处填当前用户名) sudo usermod -aG docker ${YOUR_NAME_HERE}##设置docker 源 #新建配置文件 vi /etc/docker/daemon.json #在文件中写入清华源 { “registry-mirrors”: [“https://docker.mirrors.ustc.edu.cn/”] } #重启服务 service docker restart

3安装nvidia-docker支持 nvidia官方教程: https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#installing-on-ubuntu-and-debian.
其中有些步骤有错误
建议使用以下方案
# Add the package repositories distribution=$(. /etc/os-release; echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.listsudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit sudo systemctl restart docker

#测试 #### Test nvidia-smi with the latest official CUDA image docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi

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