在Docker上配置TensorFlow

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:

  • 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

    在这里插入图片描述

  • 安装Ubuntu20.04

    wsl --install -d Ubuntu-20.04
    

​ 然后设置账号密码,就可以了

  • 重启方法: (在cmd上用管理员运行)

    • 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!)

    image-20220720142452757

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

image-20220720140038531

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

image-20220720140144678

点击[Resource],点击[WSL integration],将Ubuntu-20.04打开

image-20220720140322872

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)

image-20220720140452643

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

image-20220720140557129

可以在container中,点击[open with browser]在网页中打开

image-20220720140726557

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

image-20220720140855175

然后就可以在网页中打开jupyter了

image-20220720140927236

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

image-20220720141101254

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

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