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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：
如果上述下载超时，可以配置清华源。
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 参考自： https://blog.csdn.net/weixin_35725559/article/details/112268434 https://zhuanlan.zhihu.com/p/83691871 到此这篇关于docker 使用GPU的过程详解的文章就介绍到这了,更多相关docker 使用GPU内容请搜索极客世界以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持极客世界！ |
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