Привет всем и заранее спасибо. Моя цель состоит в том, чтобы использовать контейнер с поддержкой графического процессора для выполнения тетрадей из книги «Практическое обучение на компьютере» (2-е издание). Идея состоит в том, чтобы использовать контейнер с поддержкой графического процессора, возможно, добавив несколько импортов, а затем зафиксировав создание нового образа. Я проверил предпосылки начиная с https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/Installation-(version-2.0).ОС Ubuntu 18.04Процессор: Intel® Core ™ i7-7700HQ CPU @ 2,80 ГГц × 8Графическая карта: GeForce GTX 1080 / PCIe / SSE2NVIDIA-SMI 418.87.00 и графическая карта распознается,Версия докера: 19.03.5 Версия API: 1.40,nvidia-docker2 - это самая новая версия (2.2.2-1),nvidia-docker (старая версия) нет,
Выполнение:
docker pull tensorflow/tensorflow:2.0.0-gpu-py3-jupyter<br/><br/>
docker run -u $(id -u):$(id -g) -it --rm -v $(realpath ~/Projects/GDL/GDL_code):/tf/notebooks -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:2.0.0-gpu-py3-jupyter
контейнер запускается регулярно, и я могу использовать ноутбуки, но без поддержки графического процессора ...
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import device_lib
распознается только процессор ...
Возможно, мне не хватает чего-то очевидного ... Я новичок в докере и тензорном потоке ...
Любая помощь приветствуется!