如何在 Docker 中使用 CUDA-JavaScript中文网-JavaScript教程资源分享门户

前言

目前深度学习已经成为了前端类科技领域里非常热门的话题，而其中使用 CUDA 技术来加速深度学习的过程也越来越受到大家的关注。在本文中，我们将详细介绍如何在 Docker 中使用 CUDA 技术，让你在深度学习领域里更加灵活自如。

准备工作

在开始学习如何在 Docker 中使用 CUDA 之前，需要先安装好以下软件：

Docker
NVIDIA-Docker

步骤

首先，我们需要在 Docker 镜像中安装好CUDA。在 Ubuntu 中，可以通过以下命令来安装：
```
$ sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit
```
接下来，需要在 Docker Image 文件中添加 CUDA 支持。在 Dockerfile 文件里添加如下代码：
```
FROM nvidia/cuda:9.0-base
```
该指令将 Docker 镜像基础映像设置为 NVIDIA-CUDA，版本号为 9.0。

接着，在 Dockerfile 里添加所需要的 Python 库，例如 TensorFlow 和 PyTorch：

RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip && \
    pip3 install tensorflow-gpu==1.13.2 torch torchvision

然后在 Dockerfile 中设置正确的 CUDA 相关环境变量，以便在运行时启动 Tensorflow 时识别出 CUDA：
```
ENV LD_LIBRARY_PATH /usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
ENV PATH /usr/local/cuda/bin:$PATH
```
最后，运行以下命令：
```
$ docker build -t myimage .
$ docker run --runtime=nvidia -it myimage
```
该命令将在本地上 Docker 镜像中运行一个容器。当然，也可以将该镜像发布到远端 Docker 仓库，便于人员间共享和使用。

示例代码

以下是一个使用 Tensorflow 来进行图像分类的例子：

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              ---------------------

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结论

在本文中，我们介绍了如何在 Docker 中使用 CUDA 技术，使你在深度学习领域中更加灵活自如。不仅如此，我们还给出了一个示例代码来帮助大家更快速地上手使用 CUDA。相信本文对于学习 CUDA 的读者是很有指导意义的。

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