docker 使用GPU的过程详解

以下是关于“Docker 使用 GPU 的过程详解”的完整攻略，其中包含两个示例说明。

示例1：使用 NVIDIA Docker 运行 TensorFlow GPU

步骤1：安装 NVIDIA Docker

在使用 Docker 运行 TensorFlow GPU 之前，我们需要安装 NVIDIA Docker。具体安装步骤可以参考 NVIDIA Docker 的官方文档。

步骤2：拉取 TensorFlow GPU 镜像

使用以下命令拉取 TensorFlow GPU 镜像。

docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu

步骤3：运行 TensorFlow GPU 容器

使用以下命令运行 TensorFlow GPU 容器。

docker run --gpus all -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu bash

步骤4：测试 TensorFlow GPU

在 TensorFlow GPU 容器中，使用以下 Python 代码测试 TensorFlow GPU 是否正常工作。

import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

如果输出结果为“Num GPUs Available: 1”或者更高，则说明 TensorFlow GPU 正常工作。

通过以上步骤，我们可以使用 NVIDIA Docker 运行 TensorFlow GPU，并成功地输出了结果。

示例2：使用 Docker Compose 运行 PyTorch GPU

步骤1：安装 NVIDIA Docker 和 Docker Compose

在使用 Docker Compose 运行 PyTorch GPU 之前，我们需要安装 NVIDIA Docker 和 Docker Compose。具体安装步骤可以参考 NVIDIA Docker 和 Docker Compose 的官方文档。

步骤2：编写 Docker Compose 文件

在本示例中，我们使用 Docker Compose 运行 PyTorch GPU。我们需要编写一个 Docker Compose 文件，内容如下：

version: '3'
services:
  pytorch:
    image: pytorch/pytorch:latest
    runtime: nvidia
    environment:
      - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
    volumes:
      - .:/app
    working_dir: /app
    command: python main.py

步骤3：运行 PyTorch GPU 容器

使用以下命令运行 PyTorch GPU 容器。

docker-compose up

步骤4：测试 PyTorch GPU

在 PyTorch GPU 容器中，使用以下 Python 代码测试 PyTorch GPU 是否正常工作。

import torch
print("Num GPUs Available: ", torch.cuda.device_count())

如果输出结果为“Num GPUs Available: 1”或者更高，则说明 PyTorch GPU 正常工作。

通过以上步骤，我们可以使用 Docker Compose 运行 PyTorch GPU，并成功地输出了结果。