一、nvidia-docker训练
nvidia-docker是一款训练深度学习模型时需要的工具,可以更好地利用GPU资源执行深度学习。它允许用户在容器内直接使用GPU。nvidia-docker的优势在于无需安装GPU驱动和CUDA库即可使用。
对于深度学习的训练,除了使用本地安装的操作系统和软件还需要具备强大的计算资源。基于Docker的nvidia-docker提供了GPU的支持,这样我们就可以方便地在集群环境下进行深度学习训练。
下面是一个训练深度学习模型的nvidia-docker示例:
$ nvidia-docker run --name nvidia-tensorflow -it --rm tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3
上述命令将创建一个新的容器来使用nvidia-docker,在该容器中可以使用深度学习框架TensorFlow进行训练。容器启动后,在容器内运行TensorFlow的Python脚本即可进行深度学习训练。
二、nvidia-docker安装
使用nvidia-docker进行GPU加速的前提是必须已经安装好Docker。如果已经安装好Docker,则可以按照下面的步骤来安装nvidia-docker:
- 卸载旧版的nvidia-docker:
- 添加Docker官方GPG key:
- 添加nvidia-docker的APT仓库:
- 更新APT仓库:
- 安装nvidia-docker:
- 重启Docker:
- 验证nvidia-docker是否安装成功:
$ sudo apt-get remove nvidia-docker
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \ sudo apt-key add -
$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y nvidia-docker2
$ sudo systemctl restart docker
$ docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi
三、nvidia-docker评测
下面是一个评测nvidia-docker性能的示例。首先,我们需要安装好nvidia-docker,然后按照下面的步骤进行测试:
- 获取nvidia/cuda镜像
- 运行nvidia-smi
- 查看nvidia-smi的输出结果,观察GPU的使用情况。
$ docker pull nvidia/cuda
$ docker run --gpus all nvidia/cuda nvidia-smi
四、nvidia-docker版本
目前nvidia-docker有两个主要版本:nvidia-docker1和nvidia-docker2。nvidia-docker1仍然可用,但是已经停止维护。因此,建议使用nvidia-docker2。
下面是一个查询nvidia-docker版本的命令:
$ nvidia-docker version
五、nvidia-docker测评
为了评估nvidia-docker的性能,我们可以使用一些基准测试工具。下面是一个基准测试工具TensorFlow的nvidia-docker测评示例:
$ nvidia-docker run -it --rm tensorflow/tensorflow:latest-gpu \ python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random_normal([1000, 1000])))"
六、nvidia-docker启动
启动nvidia-docker的命令如下:
$ nvidia-docker run --name container-name -it --rm image-name
其中container-name是用户指定的容器名称,image-name是用户想要运行的镜像名称。
七、nvidia-docker原理
nvidia-docker的原理是将本地的nvidia驱动和CUDA库挂载到容器内,从而使容器内可以使用GPU。这样,便不需要在每个容器内安装驱动和CUDA库,从而减少了工作量,提高了效率。
八、nvidia-docker是什么
nvidia-docker是基于Docker的一个工具,用于在容器内使用GPU资源。它无需安装GPU驱动和CUDA库即可使用GPU,从而简化了深度学习训练的流程。
九、nvidia-docker使用教程
下面是一个使用nvidia-docker的示例教程。首先,我们需要安装好nvidia-docker2。然后,按照下面的步骤进行训练深度学习模型:
- 获取tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3镜像:
- 启动带GPU支持的容器:
- 在容器内安装必要的软件包:
- 在容器内训练模型:
$ nvidia-docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3
$ nvidia-docker run --name nvidia-tensorflow -it --rm tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3
$ apt-get update $ apt-get install -y wget python3-pip $ pip3 install --upgrade pip $ pip3 install tensorflow-gpu
$ python3 train.py