docker pytorch下載 - docker pytorch源代碼下載

docker pytorch

Python

1.0.0

下載

Pytorch Docker圖像

Ubuntu + Pytorch + CUDA（可選）

要求

為了使用此圖像，您必須安裝Docker引擎。設置Docker Engine的說明可在Docker網站上找到。

CUDA要求

如果您擁有與CUDA兼容的NVIDIA圖形卡，則可以使用啟用CUDA的Pytorch圖像的版本來啟用硬件加速度。我只在Ubuntu Linux中對此進行了測試。

首先，確保安裝合適的NVIDIA驅動程序。在Ubuntu上，我發現確保您擁有正確版本的驅動程序的最簡單方法是通過安裝CUDA版本，至少與打算通過官方NVIDIA CUDA下載頁面使用的圖像一樣新。例如，如果您打算使用cuda-10.1圖像，則設置CUDA 10.1或CUDA 10.2應確保您具有正確的圖形驅動程序。

您還需要安裝NVIDIA容器工具包，以在Docker容器中啟用GPU設備訪問。這可以在NVIDIA/NVIDIA-DOCKER上找到。

預構建圖像

預先構建的圖像可在Docker Hub上以Anibali/Pytorch的名義獲得。

例如，您可以使用Pytorch 2.0.1和CUDA 11.8使用：

$ docker pull anibali/pytorch:2.0.1-cuda11.8

用法

運行Pytorch腳本

可以使用python3命令在容器內運行Pytorch程序。例如，如果您在一個包含entrypoint main.py的Pytorch項目的目錄中，則可以使用以下命令運行：

docker run --rm -it --init 
  --gpus=all 
  --ipc=host 
  --user= " $( id -u ) : $( id -g ) " 
  --volume= " $PWD :/app " 
  anibali/pytorch python3 main.py

這是上面顯示的Docker命令行選項的描述：

--gpus=all ：如果使用CUDA，則需要可選。將圖形卡從主機傳遞到容器。您還可以更精確地控制使用此選項暴露了哪些圖形卡（請參閱https://github.com/nvidia/nvidia-docker的文檔）。
--ipc=host ：需要使用多處理，如https://github.com/pytorch/pytorch#docker-image所述。
--user="$(id -u):$(id -g)" ：將用戶設置在容器內，以匹配您的用戶和組ID。可選，但對於編寫具有正確所有權的文件很有用。
--volume="$PWD:/app" ：將當前的工作目錄安裝到容器中。容器中的默認工作目錄IS /app 。選修的。

運行圖形應用程序

如果您在Linux主機上運行，則可以在Docker容器內部運行代碼，以使用主機X服務器顯示圖形（例如，您可以使用OpenCV的IMShow）。在這裡，我們描述了一種快速（但不安全的）方式。有關GUIS和Docker的更全面的指南，請查看http://wiki.ros.org/docker/tutorials/gui。

在主機運行中：

sudo xhost +local:root

您可以稍後使用sudo xhost -local:root撤銷這些訪問權限。現在，當您運行一個容器時，請確保添加選項-e "DISPLAY"和--volume="/tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw" 。這將為容器提供您的X11插座，以進行通信和顯示ID。這是一個例子：

docker run --rm -it --init 
  --gpus=all 
  -e " DISPLAY " --volume= " /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw " 
  anibali/pytorch python3 -c " import tkinter; tkinter.Tk().mainloop() "

得出自己的圖像

向圖像添加其他依賴關係的推薦方法是，使用該項目的Pytorch圖像之一創建自己的Dockerfile。

例如，假設您需要OpenCV並希望與Pytorch 2.0.1合作。您可以使用anibali/pytorch:2.0.1-cuda11.8-ubuntu22.04作為基本圖像，並使用其他構建步驟安裝OpenCV：

 FROM anibali/pytorch:2.0.1-cuda11.8-ubuntu22.04

# Set up time zone.
ENV TZ=UTC
RUN sudo ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime

# Install system libraries required by OpenCV.
RUN sudo apt-get update 
 && sudo apt-get install -y libgl1-mesa-glx libgtk2.0-0 libsm6 libxext6 
 && sudo rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Install OpenCV from PyPI.
RUN pip install opencv-python==4.5.1.48