docker19 配置容器 cuda10.2筆記

先記一下命令

#啓動gpu容器 帶jupyter以及 ssh
(docker run -tdi --gpus all  -p 60106:22 -p 60006:8888 --name  cujupt102 --privileged=true  registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mkmk/gpujupyter:sshtf20b1 /bin/bash) &&(docker exec -d cujupt102 /bin/bash -c "cd /home &&(/etc/init.d/ssh start) && nohup jupyter notebook --allow-root & " )

#刪除容器
docker stop cujupt102 && docker rm cujupt102

#刪除鏡像
docker rmi $(docker images -q)

docker run -tdi  --gpus  all  --name gpu102  --privileged=true nvidia/cuda:10.2-base /bin/bash

成功，

如果不使用官方的鏡像，cuda會顯示N/A
失敗截圖

#進入容器
 docker exec -it gpu102 "bash"
#查看驅動
nvidia-smi
#查看系統版本
cat /etc/issue
Ubuntu 18.04.3 LTS \n \l

安裝python3

安裝ptyhon3.7
sudo apt-get update

sudo apt-get install python3.7

安裝成後的目錄在/usr/bin/python3.7，同時將其設置成默認

sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.7 150 

sudo update-alternatives --config python

安裝setuptools

unzip setuptools-42.0.2.zip
docker cp setuptools-42.0.2 gpu102:/home/installpackges/setuptools-42.0.2
cd s

安裝pip
apt-get install python3-pip

在這裏插入代碼片

apt-get install python3-pip

建立 從 a 到 b 的軟連接
ln -s a b
ln -s /usr/bin/pip3 /usr/bin/pip
ln -s /usr/bin/python3.6 /usr/bin/python

配置jupyter

pip install jupyter
root@1589c892929a:/home# jupyter notebook --generate-config
Writing default config to: /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
>>> from notebook.auth import passwd
>>> passwd()
Enter password: 
Verify password: 
'sha1:e7760ad802a5:0d634bc07644459cacf405f962c504c9df1c87dc'

編輯jupyter配置文件

 docker cp gpu102:/root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py  jupyter_notebook_config.py
 #編輯
vi /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
c.NotebookApp.ip='*' #設置訪問notebook的ip，*表示所有IP

c.NotebookApp.password = u'sha1:xxx' #填寫剛剛複製的密鑰 

c.NotebookApp.open_browser = False # 禁止notebook啓動時自動打開瀏覽器

c.NotebookApp.port =8888 #指定訪問的端口，默認是8888。

jupyter notebook --config /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py --allow-root

#啓動gpu容器 帶jupyter以及 ssh
(docker run -tdi --gpus all  -p 60106:22 -p 60006:8888 --name  cujupt102 --privileged=true  registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/mkmk/gpujupyter:ssh0tf20opencv4keras /bin/bash) &&(docker exec -d cujupt102 /bin/bash -c "cd /home &&(/etc/init.d/ssh start) && nohup jupyter notebook --allow-root & " )

#刪除容器
docker stop cujupt102 && docker rm cujupt102

pip 加速

vi ~/.pip/pip.conf
[global] 
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 
[install] 
trusted-host=mirrors.aliyun.com 

chapter3-autoencoders
下有cpu執行和gpu執行文件的對比

然後數據集加載

keras中
loaddata() 函數默認可以添加一個path
loaddata( datapath ) 這樣keras就不會再去 網上下數據資源



#每秒監視一次gpu信息
watch -n 1 nvidia-smi
#在哪裏查看都可以，都可以檢測到GPU是否運行

最後對於每一個 echo cpu運行 60s

gpu運行16s


with  tf.device("/cpu:0"):
	執行代碼


with   tf.device("/gpu:0"):
	執行代碼

指定特定顯卡工作
也可以創建多線程 ，cpu GPU 分別工作