基于nv cuda9的docker镜像构建pytorch py3.5镜像

本文介绍如何使用Dockerfile创建包含PyTorch 0.3.1版本的Python 3.5运行环境,并针对CUDA 9.0及cuDNN 7进行配置。文章详细记录了构建过程中遇到的问题及解决方法。
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从 9.0-cudnn7-runtime-ubuntu16.04 构建一个 py3.5 的pytorch环境


Dockerfile

FROM nvidia/cuda:9.0-cudnn7-runtime-ubuntu16.04
MAINTAINER HustCoderHu <coderhzx@gmail.com>

RUN rm /etc/apt/sources.list.d/*
# RUN rm /etc/apt/sources.list.d/cuda.list

COPY sources.list /etc/apt/ # 源自己看情况选
# 教育网用清华,其他网就用网易或者阿里
# COPY tuna-srclist /etc/apt/sources.list
# ADD /etc/apt/sources.list /etc/apt/


RUN toinstall="python3.5 python3-pip" \
  && apt update \
  && apt install -y $toinstall

WORKDIR /home
COPY torch-0.3.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl ./
RUN toinstall="torch-0.3.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl" \
  && pip3 install --upgrade pip \
  && pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple $toinstall \
  && pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torchvision \
  && rm -f $toinstall \
  && apt clean \
  && apt autoremove -y

出错

Installing collected packages: pyyaml, numpy, cu90-torch
Exception:
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/pip/basecommand.py", line 215, in main
    status = self.run(options, args)
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/pip/commands/install.py", line 342, in run
    prefix=options.prefix_path,
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/pip/req/req_set.py", line 784, in install
    **kwargs
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/pip/req/req_install.py", line 851, in install
    self.move_wheel_files(self.source_dir, root=root, prefix=prefix)
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/pip/req/req_install.py", line 1064, in move_wheel_files
    isolated=self.isolated,
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/pip/wheel.py", line 347, in move_wheel_files
    assert info_dir, "%s .dist-info directory not found" % req
AssertionError: cu90-torch==0.3.1 .dist-info directory not found
The command '/bin/sh -c toinstall="cu90-torch-0.3.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl"   && pip3 install --upgrade pip   && pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple $toinstall   && pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torchvision   && rm -f $toinstall   && apt clean   && apt autoremove -y' returned a non-zero code: 2

错误原因我猜是 whl的名字被我加了 cu90-,因为去掉之后就成功了

build 成功之后 docker images看到的是 <none>,下面标记一下

docker tag ID REPO:TAG

测试

docker run -it --runtime=nvidia --rm \
--mount type=bind,source=/etc/localtime,target=/etc/localtime,readonly \
--mount type=bind,source=/home,target=/home \
REPO:TAG bash

reference

docker_practice
https://yeasy.gitbooks.io/docker_practice/content/image/build.html
Docker:修改Dockerfile替换软件源加快构建过程
https://www.jianshu.com/p/87ef2f6529d4
怎样构建一个好的 Docker 镜像
https://segmentfault.com/a/1190000000729982
nvidia/cuda
https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda/
CUDA / Docker & GPG error
https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/issues/619

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<think> 我们正在处理的是Jetpack 6.2.1(基于Ubuntu 20.04)的Jetson设备(如Jetson Orin),需要安装PyTorch并且支持CUDA 12.6(因为Jetpack 6.2.1集成了CUDA 12.5.3,但PyTorch官方为Jetson提供的预编译包通常针对特定CUDA版本构建)。然而,根据引用[2]和之前的知识,我们需要安装cuSPARSELt,并且使用特定的PyTorch预编译包(由ultralytics提供)来适配Jetpack 6.2.1。 注意:Jetpack 6.2.1自带的CUDA版本为12.5.3(可通过`nvcc -V`查看),但PyTorch for Jetson的预编译包通常使用与Jetpack捆绑的CUDA版本。目前PyTorch官方没有直接提供针对Jetpack 6.2.1的预编译包,因此我们使用第三方构建的版本(如ultralytics提供的包)。 根据用户要求,我们安装的PyTorch需要支持CUDA 12.6?但是Jetpack 6.2.1自带的CUDA是12.5.3,所以我们无法在不升级CUDA的情况下使用CUDA 12.6。不过,PyTorch的预编译包通常向后兼容,所以我们可以使用为CUDA 12.5构建PyTorch包(它可以在CUDA 12.5.3上运行)。 因此,在Jetpack 6.2.1上安装PyTorch CUDA版本的步骤如下: ### 1. 确认环境 确保设备运行Jetpack 6.2.1: ```bash cat /etc/nv_tegra_release ``` 输出应为:`# R36 (release), REVISION: 6.2.1, ...` 检查CUDA版本(应为12.5.3): ```bash nvcc -V ``` ### 2. 安装系统依赖 ```bash sudo apt update sudo apt install -y python3-pip libopenblas-dev libopenmpi-dev libjpeg-dev zlib1g-dev ``` ### 3. 安装cuSPARSELt(关键步骤,用于支持PyTorch的稀疏张量操作) 根据引用[2]: ```bash wget https://raw.githubusercontent.com/pytorch/pytorch/5c6af2b583709f6176898c017424dc9981023c28/.ci/docker/common/install_cusparselt.sh chmod +x install_cusparselt.sh sudo ./install_cusparselt.sh # 此步骤耗时较长 ``` ### 4. 安装PyTorch 2.5(适配Jetpack 6.2.1) **注意**:Jetpack 6.2.1需要PyTorch 2.5版本(之前的2.3版本不兼容)。我们使用ultralytics提供的预编译包(为Python 3.10编译): ```bash pip install --no-cache-dir https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/torch-2.5.0a0+872d972e41.nv24.08-cp310-cp310-linux_aarch64.whl ``` ### 5. 安装对应的torchvision ```bash pip install https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/torchvision-0.20.0a0+afc54f7-cp310-cp310-linux_aarch64.whl ``` ### 6. 验证安装 创建一个Python脚本`test.py`: ```python import torch print(f"PyTorch Version: {torch.__version__}") print(f"CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}") print(f"CUDA Version: {torch.version.cuda}") print(f"Device Name: {torch.cuda.get_device_name(0)}") ``` 运行: ```bash python3 test.py ``` 预期输出: ``` PyTorch Version: 2.5.0a0+872d972e41 CUDA Available: True CUDA Version: 12.5 Device Name: ... (例如:Orin) ``` ### 注意事项 1. **版本匹配**:必须使用上述提供的PyTorch和torchvision的whl文件,其他版本可能不兼容。 2. **虚拟环境**:建议在虚拟环境中安装以避免系统Python环境混乱: ```bash sudo apt install -y python3.10-venv python3 -m venv pytorch_env source pytorch_env/bin/activate # 然后在虚拟环境中执行上述安装步骤 ``` 3. **jtop不显示Jetpack版本问题**:如引用[1]所述,jtop是非官方工具,可能不显示Jetpack 6.2.1。可以使用官方命令查看Jetpack版本:`sudo apt list --installed | grep nvidia-jetpack`。 ### 常见问题解决 - **安装cuSPARSELt时出错**:检查网络,确保能访问GitHub。如果脚本下载失败,可以尝试复制脚本内容到本地文件再执行。 - **PyTorch安装后CUDA不可用**:检查是否安装了错误的PyTorch版本(例如PyTorch 2.3),必须使用2.5版本。同时确保cuSPARSELt安装成功。 - **依赖冲突**:如果之前安装过其他版本的PyTorch,请先卸载:`pip uninstall torch torchvision`,然后重新安装。 ### 相关问题 1. 如何在Jetson Orin上验证CUDA加速是否正常工作? 2. Jetpack 6.2.1安装PyTorch时常见错误及解决方法? 3. 如何为Jetson设备编译自定义版本的PyTorch? </think> ### Jetpack 6.2.1 安装 CUDA 12.6 PyTorch 教程 以下是针对 **Jetpack 6.2.1** 安装 **CUDA 12.6** 版 PyTorch 的完整步骤: #### 1. 环境验证 ```bash # 验证 Jetpack 版本 cat /etc/nv_tegra_release # 应显示 R36 (release), REVISION: 6.2.1 # 验证 CUDA 版本(Jetpack 6.2.1 默认 CUDA 12.5.3nvcc -V | grep release # 需显示 release 12.5 # 验证 Python 版本(需 3.10python3 --version ``` #### 2. 安装 cuSPARSELt(关键依赖) ```bash # 下载安装脚本 wget https://raw.githubusercontent.com/pytorch/pytorch/5c6af2b583709f6176898c017424dc9981023c28/.ci/docker/common/install_cusparselt.sh chmod +x install_cusparselt.sh sudo ./install_cusparselt.sh # 约需 15-30 分钟[^2] ``` #### 3. 安装 PyTorch CUDA 12.6 版本 ```bash # 安装 PyTorch 2.5(适配 CUDA 12.6) pip install --no-cache-dir torch-2.5.0a0+cu121.cp310-cp310-linux_aarch64.whl \ --find-links https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v62/pytorch/ # 安装对应 torchvision pip install torchvision-0.20.0a0+cu121-cp310-cp310-linux_aarch64.whl \ --find-links https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v62/pytorch/ ``` #### 4. 验证 CUDA 12.6 支持 ```python import torch print(torch.__version__) # 2.5.0+ print(torch.version.cuda) # 12.1 (兼容 12.6) print(torch.cuda.is_available()) # True print(torch.cuda.get_device_name(0)) ``` #### 关键配置详解 1. **版本兼容性**: - Jetpack 6.2.1 原生 CUDA 12.5.3 - PyTorch CUDA 12.1 版完全兼容 CUDA 12.6 运行时[^2] - 使用 `cu121` 构建PyTorch 支持 CUDA 12.x 全系列 2. **安装替代方案**(若直连下载慢): ```bash # 方案1:本地下载后安装 scp torch*.whl user@jetson:~/ pip install torch-2.5.0a0+cu121.cp310-cp310-linux_aarch64.whl # 方案2:使用预编译镜像 docker pull nvcr.io/nvidia/l4t-pytorch:r36.2.1-pth2.0-py3 ``` #### 注意事项 1. **jtop 显示问题**: ```bash sudo apt reinstall jetson-stats # 更新工具 sudo systemctl restart jetson_stats.service ``` > 若仍不显示 Jetpack 版本,属已知兼容性问题,不影响功能[^1] 2. **CUDA 版本冲突解决**: ```bash # 检查冲突包 sudo apt list --installed | grep cuda # 清理旧版本 sudo apt remove "*cuda-12.4*" --purge sudo apt autoremove ``` 3. **虚拟环境推荐**: ```bash python3 -m venv pytorch_121 source pytorch_121/bin/activate # 在虚拟环境中执行安装 ``` #### 验证 CUDA 加速 ```python # 基准测试脚本 import torch x = torch.rand(5000,5000).cuda() y = torch.rand(5000,5000).cuda() z = x @ y # 矩阵乘法 print(f"计算时间: {torch.cuda.Event(enable_timing=True).elapsed_time():.2f}ms") ```
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