怎么用Docker快速部署GPU环境

如果你想快速部署GPU环境，Docker是一个不错的选择。下面是一个快速部署GPU环境的例子。

首先，我们需要安装nvidia-docker，它是一个用于运行GPU容器的Docker镜像。

安装nvidia-docker的方法有很多，这里我们介绍一种简单的方法。

下载nvidia-docker的二进制文件，然后将其放到/usr/bin目录下。

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-container-toolkit sudo systemctl restart docker

安装完成后，我们就可以使用nvidia-docker来运行GPU容器了。

下面我们以TensorFlow为例，来看看如何使用nvidia-docker来运行TensorFlow。

首先，我们从Docker Hub上下载TensorFlow的Docker镜像。

docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu

然后我们使用nvidia-docker来运行TensorFlow容器。

nvidia-docker run -it --rm tensorflow/tensorflow:latest-gpu

运行完成后，我们就可以在TensorFlow容器中使用GPU了。