在机器学习和深度学习任务中，使用 GPU 进行加速计算是非常常见的。使用 Docker 镜像可以使得环境配置更加方便和标准化。本文将介绍在 Docker 中使用 GPU 加速计算的步骤和注意事项。
步骤
- 安装 docker
如果您还没有安装 docker，请先安装 docker。
- 安装 nvidia-docker
nvidia-docker 是一个支持在 docker 中使用 GPU 的插件。安装方式如下：
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- 准备镜像
制作镜像的过程中需要考虑到使用 GPU 加速的环境配置。举个例子，可以使用以下的 Dockerfile：
FROM tensorflow/tensorflow:2.3.1-gpu-jupyter RUN apt-get update && apt-get install -y build-essential RUN pip install opencv-python-headless
在构建镜像时需要加入以下命令，用于启用访问 GPU：
docker build -t my-tf-gpu --gpus all .
- 运行镜像
docker run --gpus all -it \
-v /path/to/my/data:/data \
my-tf-gpu \
python my_script.py其中 --gpus all 表示访问所有的 GPU，常见的还有 --gpus 0 表示只访问第一块 GPU。
- 验证
在运行docker中的容器之后，可以通过以下指令验证是否能够使用 GPU：
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”就证明可以使用 GPU 了。
注意事项
- 确认您的 docker 和 nvidia driver 版本兼容。
- 注意镜像中使用的 SDK（例如 tensorflow）是否支持 GPU 计算。
- Docker 容器默认会启用命名空间，本质上表示容器与宿主机是相对隔离的。这意味着容器中是看不到宿主机的 GPU 的。因此，必须明确地使用 --gpus 标志来指定容器可以访问哪些 GPU。
结论
在 docker 中使用 GPU 加速计算可以使得环境配置更加方便，更加易于重复和标准化。本文介绍了几个常用的步骤和注意事项。希望这篇文章能够对您有所帮助。
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