4、数据优先、简易环境搭建与数据预处理指南

数据优先、简易环境搭建与数据预处理指南

1. 安装 NVIDIA 驱动

安装正确的 NVIDIA 驱动至关重要。在 TensorFlow 中使用 CUDA 是实现高效运算的关键。NVIDIA 对 CUDA 库的描述是：“CUDA® 是 NVIDIA 开发的用于图形处理单元 (GPU) 通用计算的并行计算平台和编程模型。借助 CUDA，开发者能够利用 GPU 的强大功能显著加速计算应用程序。”（来源：https://developer.nvidia.com/cuda-zone）。通过使用 CUDA，TensorFlow 在处理能力方面可以实现大幅提速。为了实现这一点，主机上需要安装特定类型的 GPU 和驱动。

你可以运行 nvidia-smi 命令来查看系统上安装的驱动版本。以下是 nvidia-smi 命令的示例，其输出将显示你的 GPU、正在运行的进程以及当前安装的驱动版本。

2. 安装 Nvidia-Docker

2.1 Docker 简介

根据 Docker 官网的描述，Docker 的关键词是轻量级。在同一台机器上运行的 Docker 容器共享该机器的操作系统内核，它们启动迅速，占用的计算资源和内存较少。镜像由文件系统层构建而成，并共享公共文件（来源：https://www.docker.com/what-container）。本质上，Docker 允许我们在容器中创建轻量级虚拟机 (VM)，可以在其中运行所有应用程序，并确保每次进入该容器时环境都是相同的。

2.2 NVIDIA-Docker 的作用

NVIDIA-Doc