Docker部署ubuntu18.04深度学习环境

Docker中CUDA与CUDNN环境配置及远程SSH连接
原创 已于 2022-07-16 17:21:36 修改 · 1.1k 阅读 · 3 ·
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#docker #深度学习 #容器

于 2022-07-16 12:36:07 首次发布
该博客详细介绍了如何在Docker容器中配置CUDA和CUDNN环境，包括查看CUDA和CUDNN版本，拉取NVIDIA CUDA镜像，启动容器并映射端口。此外，还解决了在Docker中无法使用sudo的问题，并提供了使用清华源更新pip、安装opencv、git和vim的方法。最后，展示了如何在Docker中设置SSH服务器，以便通过PyCharm进行远程连接。

1. 查看CUDA版本

cat  /usr/local/cuda/version.txt

2. 查看cudnn版本

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

下图中6为版本
在这里插入图片描述
Pull Docker image
1. 拉

docker pull nvidia/cuda:11.1-cudnn8-devel-ubuntu18.04

2. 查

docker images

3. 启动(添加端口映射)


                

                
                
        

    


  


        

            

                      
                        最低0.47元/天 解锁文章
                          
                      
            

        


    

      

        

            

              
                
                  XiaoMin@
                
              
            

            

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docker部署ubuntu18.04深度学习环境——cuda11.1、cudnn8.0.5、pytorch1.8.0、tensorrt7.2.2.3、opencv4.4.0

				
			

			

				

					weixin_50008473的博客
				

				

					08-07
					
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这里写目录标题一级目录二级目录三级目录1 安装nvidia显卡驱动2 安装docker3 安装docker compose4 安装nvidia-docker5 下载 nvidia CUDA 镜像6 安装python3.8环境7 安装pytorch1.88 提交容器成为新镜像常用命令附录
一级目录
二级目录
三级目录
1 安装nvidia显卡驱动
参考2.2更新驱动：https://blog.csdn.net/weixin_50008473/article/details/115250986
2 安装dock

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
ubuntu配置深度学习环境-解决GPU驱动-Docker

					
最新发布

				
			

			

				

					FJN110的博客
				

				

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首先如果你是在windows系统下，windows部署跑深度学习可能只有0.6的速度，在windows上部署docker能达到0.8的速度，直接用linux跑深度学习能达到1.0的速度,用linux上部署深度学习约等于1.0的速度。我这里用的是wifi连接，地址是192.168.1.22，windows和ubuntu都是在192.168.1的地址下，这证明为同一段网络，最后一个数字是主机位，可以同网段任意占用。不过在国内访问国外的 Docker Hub 速度是非常慢的，所以我选择使用阿里云的镜像仓库。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
ROS MELODIC ARM64的一些源

				
			

			

				

					xu19950525的博客
				

				

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# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main restricted universe multiverse
deb https://.

			
		

	





	

		

			

				
					
[Linux] Ubuntu18.04更换国内清华源

				
			

			

				

					lincs's blog
				

				

					08-08
					
					878
					
				

			

		

		

			
				
Ubuntu 的软件源配置文件是 /etc/apt/sources.list
将系统自带的该文件做个备份

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.cp


进入编译原文件 /etc/apt/sources.list

sudo vim /etc/apt/sources.list


将该文件替换为下面内容，即可使用 TUNA 的软件源镜像。

# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释
deb http.

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
如何将Ubuntu18.04换成清华源

				
			

			

				

					qq_70482640的博客
				

				

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Ubuntu换清华源

			
		

	





	

		

			

				
					
ubuntu18.04更换清华镜像源

				
			

			

				

					IC_learn的博客
				

				

					05-05
					
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ubuntu18.04更换清华镜像源
ubuntu18.04更换清华镜像源ubuntu18.04更换清华镜像源一、对原来的源进行备份（非必须）二、更改原来的镜像源文件三、更新源四、参考与致谢
本文编辑于2020年5月5日，我的ubuntu版本是18.04.4，系统安装完成后为了下载软件方便，我将下载源更换为国内的源，步骤如下。
一、对原来的源进行备份（非必须）
打开终端（ctrl+alt+t）并输...

			
		

	





	

		

			

				
					
Ubuntu 18.04 更换源为清华源的脚本

				
			

			

				

					03-08
				

			

		

		

			
				
每次都要换源很麻烦，所以在这里写了一个简单的换源脚本，下载即用，只需要`sudo ./demo.sh`即可


			
		

	





	

		

			

				
					
docker 自己创建ubuntu 18.04新镜像并上传到docker hub

				
			

			

				

					ocnzhao的专栏
				

				

					08-10
					
					2616
					
				

			

		

		

			
				
修改一下docker 拉取镜像的目录，找到镜像的标签https://hub.docker.com/_/ubuntu?tab=tags， 本文使用ubuntu-18.04， boinic



创建容器
dockercreate --name myubuntu-boinic ubuntu:bionic-20200713



Unable to find image 'ubuntu:latest' locally

latest: Pulling from library/ubuntu

...

			
		

	





	

		

			

				
					
【从零开始搭建】：Ubuntu 18.04深度学习环境全攻略，驱动与CUDA安装

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
[【从零开始搭建】：Ubuntu 18.04深度学习环境全攻略，驱动与CUDA安装](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/Screenshot-from-2018-12-07-15-14-45-1024x576.png)  # 摘要 本文详细介绍了在Ubuntu ...

			
		

	





	

		

			

				
					
Ubuntu18.04中如何更换为清华的镜像源

					
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Ubuntu 的软件源配置文件是 /etc/apt/sources.list。在修改之前，先将系统自带的该文件做个备份，将该文件替换为清华源官网提供的内容，即可使用 TUNA 的软件源镜像。最重要的是使用清华源可以走ipv6~
清华源官网：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/


首先需要使用root用户

sudo -s


进行源码备...

			
		

	





	

		

			

				
					
Ubuntu 18.04换 清华源

				
			

			

				

					zhangvalue的博客
				

				

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依次执行如下命令(使用清华源可以走ipv6）


1.首先需要使用root用户sudo-s输入root密码2.进行原来源的备份cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak #备份
3.进行源列表的修改vi /etc/apt/sources.list #修改
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ub...

			
		

	





	

		

			

				
					
ubuntu18.04更换清华源

				
			

			

				

					weixin_42167172的博客
				

				

					11-11
					
					2172
					
				

			

		

		

			
				
1.使用root用户：


sudo -s

2.sources.list备份：


cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

3找到sources.list文件：


sudo gedit /etc/apt/sources.list

4.更换文件中的内容如下：


# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可...

			
		

	





	

		

			

				
					
jetson nano 基础设置

				
			

			

				

					网络架构
				

				

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Jetson Nano默认python版本为2.7，需要更换为3.x；安装python3.8，并将3.6设为默认python版本，3.8作为备用切换（最后的数字越大，优先级越高）（先使用which python3.x确定安装位置）3、重新执行.bashrc文件，直接生效；

			
		

	





	

		

			

				
					
ubuntu18.04 换源

				
			

			

				

					qq_38393271的博客
				

				

					05-26
					
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ubuntu18.04 换源
# 清华源
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu

			
		

	





	

		

			

				
					
ubuntu18.04换清华源

				
			

			

				

					多看多听多总结
				

				

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					1020
					
				

			

		

		

			
				
1、备份/etc/apt/sources.list

cp /etc/apt/sources/list /etc/apt/sources.list.back

2、更新源


# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsin

			
		

	





	

		

			

				
					
ubuntu源换成清华源_Ubuntu18.04更换软件包源（清华源）

				
			

			

				

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1.备份原软件源sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.backup2.新開一个终端，在终端里输入sudo vim /etc/apt/source.list3.将source.list文件里的内容换成下面的(也可以把原来的注释掉)# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释deb https://m...

			
		

	





	

		

			

				
					
Ubuntu18.04、20.04等各版本换成清华大学源

				
			

			

				

					kuanyew的博客
				

				

					04-11
					
					2046
					
				

			

		

		

			
				
第一：备份源文件
cd /etc/apt/

然后会显示下面的源文件sources.list
输入命令
sudo cp sources.list sources.list.bak 
就是将sources.list备份到sources.list.bak

打开文件，将里面的内容更换为以下源文件即可
sudo vim sources.list

第二步：替换源文件
清华大学源:
# 默认注释了源码镜像...

			
		

	





	

		

			

				
					
ubuntu18.04更新清华源

				
			

			

				

					weixin_39563232的博客
				

				

					11-26
					
					1366
					
				

			

		

		

			
				
1.备份源列表

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list_backup
2.用gedit编辑器打开

sudo gedit /etc/apt/sources.list
##清华源
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted univer...

			
		

	





	

		

			

				
					
jetson nano换源

				
			

			

				

					qq_45990036的博客
				

				

					04-19
					
					3135
					
				

			

		

		

			
				
jetson nano安装ubuntu后需要将源换为国内源，提高下载速度但nano是arm64架构，和常规笔记本的amd64不一样并且我使用中发现，装不同的东西时候，有的源好使，有的源不好使所以这里整理下实测过好用的针对jetson nano的源，方便自己也可给有需要的人帮助。

			
		

	





	

		

			

				
					
ubuntu18.04深度学习

				
			

			

				

					01-21
				

			

		

		

			
				
### 配置 Ubuntu 18.04 进行深度学习

#### 安装 Anaconda3
为了简化包管理和环境管理，在 Ubuntu 上推荐使用 Anaconda 来配置 Python 环境。

```bash
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh
```

安装完成后，重启终端使更改生效并创建一个新的 conda 虚拟环境用于深度学习项目[^3]。

#### 安装 CUDA 和 cuDNN
对于 GPU 加速的支持，需要先确认系统的硬件兼容性和驱动状态良好之后再继续。接着按照 NVIDIA 提供的方法来部署适合的 CUDA Toolkit 版本以及相应的 cuDNN 库：

```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker
```

注意这里仅作为示例展示如何获取官方资源链接；实际操作时应访问[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/)查找最新版次的信息。

#### PyTorch 的安装
一旦上述依赖项都已妥善处理完毕，则可以利用 Conda 命令轻松完成 PyTorch 及其相关组件的集成工作：

```bash
conda create --name dl_env python=3.9
conda activate dl_env
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch-nightly -c nvidia
```

这组指令将会把指定版本的 PyTorch 搭配 CUDA 工具链一同加入到名为 `dl_env` 的环境中去[^4]。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

            还能输入1000个字符
          

          

             
          

          

            

              红包
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请填写红包祝福语或标题

      

      

        
        

          
          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  



      
      

      
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抵扣说明：

                
 1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
 2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

              

            

          

      

      余额充值