【Linux】Dockerfile 创建centos下pytorch程序运行环境的镜像

使用docker搭建分布式pytorch+cuda训练模型(一) 由于训练模型所需要的环境一致,因此使用docker创建镜像并在各个服务器中开启容器。随后运行pytorch模型进行分布式训练。过程如下主机使用centos镜像创建容器在容器中搭建环境,上传代码将容器打包成镜像将镜像发布到各个服务器各个服务器开启容器,执行分布式训练。 阅读详情

目的:

基于pytorch框架实现了一个卷积神经网络,现想创建该程序的运行镜像。

程序运行所需要的环境:

Centos

CUDA 8.0 

cudnn 7

ffmpeg

Anaconda3.4

cv2

Pytorch0.4.1

流程:

0. 我的程序在test文件夹下,因此先进入test文件夹所在的路径

1. 编写Dockerfile

2. service docker start 开启Docker服务

3. docker build 指令创建镜像 (docker build -t imageName:tag .)

4. docker tag 给本地镜像打标签 (docker tag 本地镜像名:标签 远程仓库名/镜像名/标签)

4. docker push 发布镜像(登陆仓库之后)(docker push 远程仓库名/镜像名/标签)

5. service docker stop 停止Docker服务

Dockerfile:

FROM nvidia/cuda:8.0-cudnn7-devel-centos7 #  基础镜像
LABEL maintainer "bbp94" #维护者信息

# 安装bzip2
RUN yum -y install bzip2

# 安装ffmpeg
RUN yum install -y epel-release && \
    rpm --import /etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-EPEL-7 && \
    rpm --import http://li.nux.ro/download/nux/RPM-GPG-KEY-nux.ro && \
    rpm -Uvh http://li.nux.ro
Fast.ai安装指南:PyTorch 2.x与CUDA 12环境下的正确实践 fastai是一个基于PyTorch构建的高级深度学习库,其核心价值在于封装常用训练范式、提升开发效率,而非替代底层框架。其运行依赖严格的torch/torchaudio/torchvision版本协同,尤其在Linux系统中,CUDA驱动兼容性、Python环境隔离及包安装顺序直接决定成败。现代实践中,fastai已不再推荐整体安装,而是按需引入vision、text等子模块,并手动约束PyTorch生态链版本。这不仅规避了legacy fastai v1与PyTorch 2.x的ABI冲突,也适配了Ub 阅读详情

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