CentOS7 Nvidia Docker环境如何搭建

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9.0-base-centos7 (9.0/base/dockerfile)其他的cuda9.1这些应该也可以用，另外有像devel和runtime这样的，其实就是yum安装的cuda包不太一样，没多大关系。点进去后复制下来保存为dockerfile文件，但是之后搞的时候发现有点问题，修改了一下，可以从这儿复制所有的文件centos-gpu里有dockerfile文件准备工作直接上命令，一看就明白安装驱动大概步骤就是这样，如果出现问题，可以直接网上找一找，应该不会太难安装和启动docker记得显卡驱动一定要先装好，nvidia-docker才能正常启动制作docker镜像如果你是用的我修改的dockfile应该不会有什么问题，如果你是用的原版的，可能会在出错，但是咱们已经下载cuda 的 repo，并安装了，所以这一步可以不用。镜像制作结束后，可以用命令 docker images 查看一下：如果有这一行应该就算是成功了。生成docker如果类似于上面的输出结果，差不多就可以了。使用docker这里需要注意的是类似于 34d532e76913 这样的编号，是docker自动生成的，运行的时候需要修改一下。到目前基本上cuda的环境就搭建好了。tensorflow把下载的cudnn包用docker cp复制到docker中，解压下来，将里面的lib64路径添加到 /etc/ld.so.conf.d/nvidia.conf 中，运行ldconfig，就ok了。上面的环境好了以后，再安装python等等软件，这就不说了。之后tensorflow的一些例子就可以在docker里运行了。当然你得安装gpu版本的，才能发挥显卡的威力。读到这里，这篇“CentOS7 Nvidia Docker环境如何搭建”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注云技术行业资讯频道。

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