GPUDockerfile实例：tensorflow-gpu

最新推荐文章于 2024-08-28 11:17:23 发布
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分类专栏： linux实战从入门到精通
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_32393347/article/details/88648881
这篇博客详细介绍了如何在Ubuntu 16.04环境下，基于Python 3构建一个TensorFlow Dockerfile，该Dockerfile将配合CUDA 9和CuDNN 7来优化GPU运算。

tensorflow 与cuda对应版本

ubuntu 1604.py3 Dockerfile

FROM scratch
ADD ubuntu-xenial-core-cloudimg-amd64-root.tar.gz /

# a few minor docker-specific tweaks
# see https://github.com/docker/docker/blob/9a9fc01af8fb5d98b8eec0740716226fadb3735c/contrib/mkimage/debootstrap
RUN set -xe \
	\
# https://github.com/docker/docker/blob/9a9fc01af8fb5d98b8eec0740716226fadb3735c/contrib/mkimage/debootstrap#L40-L48
	&& echo '#!/bin/sh' > /usr/sbin/policy-rc.d \
	&& echo 'exit 101' >> /usr/sbin/policy-rc.d \
	&& chmod +x /usr/sbin/policy-rc.d \
	\
# https://github.com/docker/docker/blob/9a9fc01af8fb5d98b8eec0740716226fadb3735c/contrib/mkimage/debootstrap#L54-L56
	&& dpkg-
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docker制作
用conda下载tensorflow-gpu缓慢
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### 加快 Conda 安装 TensorFlow-GPU 的方法 Conda 是一个强大的包管理工具，但在某些情况下可能会因为网络原因或其他因素导致安装速度较慢。以下是几种可以尝试的方法来加速通过 Conda 下载 `tensorflow-gpu`： #### 使用国内镜像源 可以通过配置 Conda 镜像源为国内站点来提升下载速度。常见的国内镜像源有清华大学开源软件镜像站、阿里云等。 修改默认通道的方式如下： ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 或者临时指定镜像地址进行安装操作： ```bash conda install -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge tensorflow-gpu ``` 此方式能够显著减少因国际网络延迟带来的影响[^1]。 #### 创建专用虚拟环境并优化依赖解析 创建一个新的 Python 虚拟环境有助于隔离不同项目间的库冲突问题，并可能改善性能表现。例如，按照推荐设置构建特定版本组合的运行时环境： ```bash conda create -n tf_gpu_env python=3.9 conda activate tf_gpu_env ``` 接着，在激活后的环境中单独处理 GPU 支持所需的组件安装工作流。值得注意的是，有时直接安装 `tensorflow-gpu` 可能会连带解决其他必要的驱动程序兼容性事项；不过更精确的做法是从基础层面入手——先确保底层框架一致后再引入高层应用接口层面上的内容[^4]。 对于具体的 CUDA 工具集以及 cuDNN 库文件，则建议采用预编译好的二进制形式而非手动逐一匹配各个子模块版本号来进行适配测试验证过程中的反复调整成本过高且容易出错的情况发生。因此可以直接利用 Anaconda 提供的一键式解决方案完成大部分繁重劳动量较大的准备工作环节[^5]: ```bash conda install cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1 pip install tensorflow-gpu==2.6.0 ``` 以上命令序列展示了如何借助官方维护良好的发行版快速部署好支持 NVIDIA 显卡硬件加速特性的深度学习计算平台实例示范效果明显优于传统 DIY 方法论下的效率对比分析结果表明前者具备更强健稳定性和易用性特征属性集合优势突出表现为整体流程更加简洁明了易于理解和实践操作执行起来也相对省心不少[^2]。 --- ###
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