在Docker上配置TensorFlow
配置WSL
- 参考教程:https://blog.csdn.net/m0_63969219/article/details/124632640
在上述教程配置的过程中,可能很难在微软商店下到ubuntu,下面给出另外一种解决方案:
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接着上面教程
wsl --set-default-version 2
之后,输入
wsl -l -o
可以列出安装的系统
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安装Ubuntu20.04
wsl --install -d Ubuntu-20.04
然后设置账号密码,就可以了
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重启方法: (在cmd上用管理员运行)
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net stop LxssManager //停止 net start LxssManager //启动
因为之后在docker中会自动启动WSL,所以主要是用到停止命令,在每次用完GPU后,记得在cmd(之前我用Windows Powershell关不了,不知道什么原因) 中 手动停止(也就是输入上面的停止命令)(最好不要直接在任务管理器关掉!)
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配置docker
配置NVIDIA驱动程序
打开geforce exprience,下载安装game ready或者studio即可
下载配置docker
下载链接:https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/
下完之后打开docker,点击设置
点击[Resource],点击[WSL integration],将Ubuntu-20.04打开
然后在windows命令行下,输入
docker pull tensorflow/tensorflow:2.9.1-gpu-jupyter
开始下载
(这个版本是笔者编写时的最新版本,如果要更新,改一下版本号再pull就行了)
然后输入
docker run --gpus all -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:2.9.1-gpu-jupyter
就能再container中找到tensorflow了
可以在container中,点击[open with browser]在网页中打开
此时会发现需要输入token,点击原来那个container,可以在日志(logs)中找到token
然后就可以在网页中打开jupyter了
在此处new一个终端terminal,输入
nvidia-smi
如果有cuda版本,就说明gpu有了
接下来,就能在jupyter上进行作业了(记得每次退出docker后记得查看要不要手动关掉WSL哦)