用于人脸识别的深度学习容器环境：docker+cuda+python3.6+opencv+dlib+keras

最新推荐文章于 2025-06-18 11:36:41 发布
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#docker #cuda #人脸识别 #nvidia

本文介绍如何使用NVIDIA容器运行时在Docker中支持GPU，特别聚焦于部署基于GPU加速的深度学习应用。文章详细介绍了安装过程，并分享了一个用于人脸识别的深度学习环境配置，包括Python环境和相关依赖库。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Nvidia容器运行时

Nvidia容器运行时支持GPU，可以方便的构建和部署容器化的使用GPU加速的应用程序，就是在docker引擎外面包裹了一层，可以在docker里支持GPU的驱动。

image

安装跟着官网的说明就可以顺利完成。

Nvidia docker镜像

Nvida把cuda的docker镜像也做好了，直接从dockerhub下载就可以，当时的tensorflow不支持更高的cuda版本，nvidia提供了安装好cudnn的镜像，我用9.0-cudnn7-devel，基于这个镜像安装python的cnn深度学习环境， 用于人脸识别。

python环境包括:

  • python3.6.5，用python3.5的话跑keras有问题，废了挺大劲，最后是编译安装的3.6.5
  • dlib==19.16.0
  • setuptools>=36
  • opencv-python==4.0.0.21
  • opencv-contrib-python==4.0.0.21
  • keras==2.2.4
  • scikit-learn==0.20.0
  • tensorflow-gpu==1.12.0
  • PyMySQL==0.9.3
  • redis==3.2.1
  • psutil==5.4.5

dockerfile在这里，我打镜像的时候没设字符编码为UTF-8，运行的时候要加上，不然使用中文有坑。

docker运行

docker运行命令加上--runtime=nvidia，如果有多块显卡可以通过-e指定使用哪块，如-e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0

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这是你的docker缺少文件了，补上即可。
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