Untuk TensorFlow saya ingin menginstal CUDA. Bagaimana saya melakukannya di Ubuntu 16.04?
Untuk TensorFlow saya ingin menginstal CUDA. Bagaimana saya melakukannya di Ubuntu 16.04?
Jawaban:
Ada panduan instalasi Linux . Namun, pada dasarnya hanya langkah-langkah itu:
md5sum cuda_7.5.18_linux.run
. Hanya melanjutkan jika sudah benar.sudo apt-get purge nvidia-cuda*
- jika Anda juga ingin menginstal driver sudo apt-get purge nvidia-*
.)
sudo service lightdm stop
/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
dengan konten berikut:
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
sudo update-initramfs -u
sudo sh cuda_7.5.18_linux.run --override
. Pastikan Anda mengatakan y
untuk tautan simbolik.
sudo service lightdm start
Lihat juga: NVIDIA CUDA dengan Ubuntu 16.04 beta pada laptop (jika Anda tidak sabar)
Catatan : Ya, ada kemungkinan untuk menginstalnya via apt-get install cuda
. Saya sangat menyarankan untuk tidak menggunakannya, karena mengubah jalur dan membuat pemasangan alat lain lebih sulit.
Anda juga mungkin tertarik dalam Bagaimana saya bisa menginstal CuDNN di Ubuntu 16.04? .
*: Jangan menginstal driver layar dengan skrip ini. Mereka sudah tua. Unduh yang terbaru dari http://www.nvidia.com/Download/index.aspx
Perintah berikut menunjukkan versi CUDA saat ini (baris terakhir):
$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Sep__4_22:14:01_CDT_2016
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.44
Perintah berikut menunjukkan versi driver Anda dan berapa banyak memori GPU yang Anda miliki:
$ nvidia-smi
Fri Jan 20 12:19:04 2017
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 367.57 Driver Version: 367.57 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce 940MX Off | 0000:02:00.0 Off | N/A |
| N/A 75C P0 N/A / N/A | 1981MiB / 2002MiB | 98% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 1156 G /usr/lib/xorg/Xorg 246MiB |
| 0 3198 G ...m,SecurityWarningIconUpdate<SecurityWarni 222MiB |
| 0 6645 C python 1510MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
Lihat juga: Verifikasi instalasi CuDNN
Jangan panik. Bahkan jika Anda tidak dapat melihat apa pun di komputer Anda, langkah-langkah berikut harus mengembalikan Anda ke keadaan sebelumnya:
mount -o remount,rw /
( -
ada ?
dan /
ada -
di tata letak Amerika)sh cuda_7.5.18_linux.run --uninstall
sudo apt-get install nvidia-361 nvidia-common nvidia-prime nvidia-settings
Menginstal driver grafis agak sulit. Ini harus dilakukan tanpa dukungan grafis.
dpkg -l | grep -i nvidia
sudo apt-get remove --purge nvidia-WHATEVER
sudo service lightdm stop
reboot
pc / blacklist driver nouveau Anda ( tutorial Jerman )sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
sebelum menjalankan installer. ini memastikan header kernel dan paket pengembangan yang spesifik untuk apa yang Anda jalankan ada dan Anda tidak akan menghadapi instalasi driver yang gagal!
Saya mencoba untuk menginstal berkali-kali melalui file .run, tetapi beberapa kesalahan selalu merayap masuk dan saya berlari ke loop login atau benar-benar kehilangan tampilan. Oleh karena itu saya akan merekomendasikan untuk menggunakan file deb dan tidak mengutak-atik manajer tampilan.
Panduan Instalasi NVIDIA CUDA untuk Linux adalah tautan luar biasa yang mencantumkan detail lengkapnya. Pastikan Anda mengikuti setiap langkah seperti yang diberikan.
Untuk menginstal driver Nvidia Anda dapat melakukan hal berikut:
Di menu Ubuntu "Cari Komputer Anda" di sudut kiri atas cari "Driver Tambahan" (Anda mungkin juga melakukan Pengaturan Sistem-> Perangkat Lunak dan Pembaruan-> Driver Tambahan)
Di menu yang muncul pilih salah satu dari Driver Nvidia dan klik "Terapkan Perubahan". (Langkah ini menggunakan internet. Jika masih gagal maka server proxy Anda mungkin memblokir unduhan)
Mulai ulang sistem Anda.
Buka jendela terminal dan ketik nvidia-smi. Jika driver Anda telah diinstal dengan benar, Anda akan melihat sesuatu seperti:
+ ------------------------------------------------- ----- + | NVIDIA-SMI 3.295.41 Versi Driver: 295.41 | | ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- + | Nb. Nama | Disp Id Bus | Volatile ECC SB / DB | | Penggunaan / Cap Daya Kipas Kipas | Penggunaan Memori | Util GPU. Hitung M. | | =============================== + ================= ===== + ====================== | | 0. Tesla C2050 | 0000: 05: 00.0 Nyala | 0 0 | | 30% 62 C P0 N / A / N / A | 3% 70MB / 2687MB | 44% Default | | ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- | | Hitung proses: Memori GPU | | GPU PID Nama proses Penggunaan | | ================================================= ============================ | | 0. 7336 ./align 61MB | + ------------------------------------------------- ---------------------------- +
Anda dapat dengan mudah menginstal CUDA sesuai dengan tautan sebelumnya sekarang. Secara singkat:
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
Unduh toolkit dari sini dan kemudian instal .deb
file (ganti nama sesuai)
sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb
lalu lari:
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64 /
. Perhatikan bahwa instalasi menurunkan driver dari nvidia-381 ke -375. Saya meninggalkannya di sana.
Unknown: Unknown This device is not working
Kemudian bertanya apakah saya ingin menggunakan Processor microcode firmware for Intel CPUs
. Haruskah saya menggunakan itu? Terima kasih.
Saya juga mencoba pendekatan perbedaan untuk menginstal Cuda 8.0 di Ubuntu 16.04. Akhirnya, ini adalah langkah-langkah yang berhasil. Saya mengikuti tutorial ini dan memperbarui langkah-langkah yang diperbaiki sebagai berikut.
Perbarui sistem
apt-get update && apt-get upgrade
Unduh VirtualGL dan instal. Untuk memasang
dpkg -i virtualgl*.deb
Unduh dan instal CUDA 8.0 dan instal. Saya sarankan untuk melakukannya vs melalui internet. Seperti ini,
Instal dependensi yang diperlukan.
apt-get install linux-headers-$(uname -r)
apt-get install freeglut3-dev libxmu-dev libpcap-dev
Perbarui sistem PATH dalam .bashrc yang dapat ditemukan di direktori home. Harap perhatikan jika Anda menginstal benda itu ke lokasi yang berbeda, perbarui jalur menurut hal itu.
export PATH=$PATH:/opt/VirtualGL/bin
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
Instal bumblebee-nvidia dan primus.
apt-get install bumblebee-nvidia primus
Edit file konfigurasi bumblebee sehingga bumblebee tahu kami menggunakan driver NVIDIA. Harap perbarui jalur sesuai dengan sistem Anda. Berikut ini adalah tampilan referensi yang akan membantu.
sudo nano +22 /etc/bumblebee/bumblebee.conf
Menambahkan:
[bumblebeed]
ServerGroup=bumblebee
TurnCardOffAtExit=false
NoEcoModeOverride=false
Driver=nvidia
XorgConfDir=/etc/bumblebee/xorg.conf.d
Bridge=auto
PrimusLibraryPath=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/primus:/usr/lib/i386-linux-gnu/primus
AllowFallbackToIGC=false
Driver=nvidia
[driver-nvidia]
KernelDriver=nvidia
PMMethod=auto
LibraryPath=/usr/lib/nvidia-367:/usr/lib32/nvidia-367
XorgModulePath=/usr/lib/xorg,/usr/lib/xorg/modules
XorgConfFile=/etc/bumblebee/xorg.conf.nvidia
Driver=nouveau
[driver-nouveau]
KernelDriver=nouveau
PMMethod=auto
XorgConfFile=/etc/bumblebee/xorg.conf.nouveau
Jalankan yang berikut dan catat alamat PCI kartu video Anda.
$ lspci | egrep 'VGA|3D'
00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Device 5916 (rev 02)
01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 179c (rev a2)
Edit file xorg.conf.nvidia sehingga ia mengetahui alamat PCI (01: 00.0 untuk saya) dari kartu video Anda. Perbarui alamat PIC seperti di bawah ini di bagian "ServerLayout"
sudo nano /etc/bumblebee/xorg.conf.nvidia
Menambahkan:
Section "ServerLayout"
Identifier "Layout0"
Option "AutoAddDevices" "false"
Option "AutoAddGPU" "false"
BusID "PCI:01:00.0"
Nyalakan ulang sistem dan bersenang-senang dengan menjalankan beberapa kode sampel.
sudo shutdown -r now
Langkah-langkah yang berhasil bagi saya:
sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit ATAU 1 '. petunjuk instalasi di sini
Anda harus memilih dari Perangkat Lunak & Pembaruan / Driver Tambahan driver nvidia (375, dalam konteks saya)
Ikuti layar biru ketika Anda me - restart dan hanya dari sana nonaktifkan boot aman dengan memasukkan kata sandi yang Anda tentukan saat menginstal driver nvidia. (boot aman yang dinonaktifkan melalui BIOS tidak berfungsi untuk saya).
Sekarang hasil tes instalasi berhasil.
Saya sudah menulis posting blog tentang ini beberapa waktu lalu - Instalasi toolkit Nvidia CUDA - ubuntu 16.04 LTS - notes /
Lingkungan saya: Boot ganda Windows 10 dan Ubuntu 16.04 LTS.
Menyalin dan menempel di sini beberapa pembelajaran besar. Silakan lihat posting blog untuk instruksi detail (hanya untuk menghindari duplikat)
Silakan merujuk ke instalasi toolkit Nvidia CUDA - ubuntu 16.04 LTS - notes /
Saya mulai bekerja setelah membaca beberapa posting: Saya sudah memiliki kartu ATI di komputer yang ternyata sangat berguna. Saya menginstal GTX 1070 di samping ATI dan mulai menginstal Kubuntu 16.04. Hanya layar yang terhubung ke kartu ATI yang memiliki gambar pada awalnya, yang memungkinkan saya untuk menginstal driver NVIDIA-Linux-x86_64-367.27.run yang diunduh dari situs web vendor. Untuk menginstal CUDA, saya mengunduh file cuda_7.5.18_linux.run. Saya menginstal cuda toolkit dengan menggunakan dua sakelar:
cuda_7.5.18_linux.run --silent --toolkit
Sampel cuda juga dapat diinstal dari file .run. Salah satu masalah adalah cuda tidak suka gcc5. Jadi saya lakukan sudo apt-get install gcc-4.8
dan kemudian mengubah gcc default ke versi ini dengan:
cd /usr/bin/
sudo unlink gcc
sudo ln -s gcc4.8 gcc
sudo unlink g++
sudo ln -s g++-4.8 g++
Saya mengganti gcc ke gcc5 setelah cuda diinstal. Mengkompilasi sampel cuda juga perlu dilakukan dengan gcc4.8, gcc4.9 mungkin bekerja tetapi saya tidak mencobanya.
Metode yang umumnya disukai adalah menginstal SW melalui file deb bila tersedia karena mereka memberikan cara yang lebih kuat untuk menangani dependensi dan metode yang lebih andal untuk menghapus SW. Kandidat rilis CUDA 8.0 tersedia untuk 16.04 (di zona dev) dengan cara itu dan sekarang CUDA 8.0 untuk Ubuntu 16.04 tersedia melalui file deb (lokal) dan (jaringan): https://developer.nvidia.com/cuda -download
Hanya pengingat yang baik, Ubuntu 16.04 mungkin tidak menginstal cuda di lokasi yang diasumsikan /usr/local/cuda-8.0.61
. Karenanya export PATH=/usr/local/cuda-8.0.61/bin${PATH:+:${PATH}}
mungkin tidak bekerja.
Ketika saya mencoba menginstal "cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb" di Ubuntu 16.04, saya cukup mengikuti petunjuk di sini http://docs.nvidia.com/cuda/cuda -instalasi-panduan-linux / index.html # pasca-instalasi-tindakan . Namun, saya tidak dapat mengkompilasi cuda-install-samples-8.0.61.sh \ home atau nvcc -V
Ternyata Ubuntu menginstal cuda di /usr/local/cuda-8.0
alih-alih lokasi yang diasumsikan /usr/local/cuda-8.0.61
. Karenanya saya berubah export PATH=/usr/local/cuda-8.0.61/bin${PATH:+:${PATH}}
menjadi export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
dan saya berhasil menginstal cuda.
Jawaban yang diterima tidak berfungsi untuk kasus saya. Saya menginstal CUDA 8.0 di labtop saya dengan spesifikasi sebagai berikut:
Panduan berikut menginstal driver NVIDIA terlebih dahulu, dan kemudian menginstal CUDA 8.0.
Dalam daftar, temukan kartu grafis Anda. Di antara driver yang dapat digunakan untuk kartu, pilih driver berpemilik dari NVIDIA. Kemudian tekan tombol [Terapkan Perubahan]. Dalam kasus saya, dengan nama kartu grafis "NVIDIA Corporation: GM107M [Geforce GTX 950M]", ada dua pilihan:
Hapus driver video terpasang default dengan $ sudo apt remove xserver-xorg-video*
.
cuda_8.0.61_375.26_linux.run
.$ sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run
.
375.66
, yang lebih tinggi daripada yang 375.26
terdapat di installer, saya memilih untuk tidak menginstal.ld.so.conf
dan terjadi kesalahan berikut:, libEGL.so.1 is not a symbolic link
ikuti arahan dari tautan ini .Ini adalah jawaban yang sulit karena saya meniduri laptop saya beberapa kali saat menulisnya. Namun, saya lebih suka menyimpannya lama karena mungkin bermanfaat bagi orang lain juga;) Bagian terbaik dari jawaban saya mulai dari Diedit-Diperbarui
Sooooo, saya membaca semua jawaban di sini dan di tempat lain, saya tidak tahu mengapa, tetapi masing-masing dari mereka menyebabkan saya masalah :(
Setelah 4 hari, menginstal ulang Linux bolak-balik di sini adalah cara yang bekerja untuk saya.
Sebelum pergi ke prosedur utama saya ingin menyebutkan metode alternatif.
metode alternatif jika Anda menggunakan laptop:
Jadi, Anda dapat beralih antara nvidia dan intel gpu di laptop Anda dengan menggunakan
sudo prime-select intel
sudo prime-select nvidia
Dengan kata lain, Anda dapat beralih ke intel dan menginstal nvidia dan beralih kembali ke intel untuk penggunaan normal dan kapan pun Anda ingin menggunakan deep learning switch ke nvidia one.
Bagaimanapun,
izinkan saya berbicara tentang metode utama yang akhirnya berfungsi untuk saya (info di sini terutama diambil dari Link ):
Menghapus dan membersihkan semua barang nvidia / cuda yang ada:
sudo apt-get remove --purge nvidia-*
sudo apt-get purge nvidia-cuda*
sudo apt-get purge nvidia-*
sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl
sudo rm -rf /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
Kemudian, kami hanya memperbarui semuanya:
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get dist-upgrade
sudo reboot
Sekarang, akan ada kemungkinan bahwa Anda tidak dapat masuk dan terjebak dalam lingkaran ...
Jangan khawatir, saya menghadapi itu lebih dari 50 kali ...
tekan ctr+alt+F2
ketik nama pengguna dan kata sandi Anda
sekarang ketik ini:
sudo service lightdm stop
Opsional, beberapa orang juga perlu mengetik ini, jujur idk apa gunanya: sudo init 3
sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
Menambahkan
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
untuk itu dan simpan dan keluar.
Kemudian ketik:
sudo update-initramfs -u
buka file yang Anda miliki file cuda .run di sana dan ketik:
sudo sh cuda_8.0_linux.run --override
sudo service lightdm start
sudo reboot
Sooo, jika Anda beruntung, Anda harus bisa masuk sekarang. Seperti yang Anda tebak, saya bukan orang yang beruntung, dan saya masih belum bisa login. Jadi saya harus menekan ctr+Alt+F2
lagi dan melakukan hal berikut:
sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot
Sekarang saya bisa masuk akhirnya.
Sekarang saatnya untuk mengatur jalur dan memeriksa instalasi.
Tipe:
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64 ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
nvidia-smi
nvcc -V
itu akan menunjukkan kepada Anda bahwa Anda memiliki cuda 8.
Juga untuk berjaga-jaga jika Anda juga dapat melakukan ini:
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64
gedit ~/.bashrc
tambahkan ini di akhir:
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64
# Added by me on 2013/06/24
PATH=~/bin:$PATH
export PATH
Simpan dan keluar dari gedit. Tipe:
sudo ldconfig /usr/local/cuda-8.0/lib64
Sebuah pertanyaan untuk orang-orang yang tahu lebih banyak dari saya:
Jadi semuanya terdengar seperti bekerja tetapi ketika saya mematikan / me-reboot sistem saya selama beberapa detik itu menunjukkan
Jadi semuanya terdengar seperti bekerja tetapi ketika saya mematikan / me-reboot sistem saya selama beberapa detik itu menunjukkan "Gagal memulai Load Kernel Modules" Saya mencoba posting ini tetapi tidak membantu, tolong beri tahu saya jika Anda tahu cara memperbaikinya.
----------------
Diedit-Diperbarui
Coba tebak, saya mengacaukan lagi.
Tapi kali ini saya datang dengan solusi yang jauh lebih mudah. dan inilah intinya: Terkadang kita perlu mengatakan TIDAK
Inilah yang bekerja sangat baik untuk saya. setelah Anda membersihkan dan menghapus semuanya dan sudo reboot lakukan ini:
sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot
tekan ctr+alt+F2
ketik nama pengguna dan kata sandi Anda
sekarang ketik ini:
sudo service lightdm stop
sudo sh cuda_8.0_linux.run
PENTING: selama instalasi, pertanyaan pertama meminta menginstal ulang driver lagi, KATAKAN TIDAK untuk ibu ini f **** pertanyaan Katakan ya untuk mereka yang lain: D setelah selesai.
sudo service lightdm start
press `alt+ctr+F7`
login ke PC tersayang Anda
Apa itu bekerja? Sama-sama :)
Saya awalnya mencoba melakukan sudo lightdm stop
hal - hal itu, tetapi itu mengarah ke loop masuk. Jadi saya menemukan metode baru:
Salin file cuda_9.0.176_384.81_linux.run
(dalam kasus saya ini adalah file runfile) ke direktori apa pun di /home/<your_username>
seperti Unduhan atau Dokumen atau di mana saja.
Setelah itu restart komputer Anda dan ketika menu boot Ubuntu muncul, pergi ke 'Opsi Lanjutan → Mode Pemulihan' (jika tidak muncul, tahan shifttombol saat boot)
Pilih 'drop to root shell', tekan ENTER untuk melanjutkan ketika diminta untuk menekan enter atau Ctrl-D.
Sunting : Jalankan mount -o rw,remount /
untuk mendapatkan hak istimewa baca-tulis.
Pergilah ke direktori di mana Anda telah menyalin file instalasi cuda.
Jalankan perintah berdasarkan jenis file, dapat ditemukan di https://developer.nvidia.com/cuda-downloads setelah memilih target yang diinginkan seperti yang telah Anda lakukan sebelumnya. Dalam kasus saya itusudo sh cuda_*.run
Ini adalah langkah penting dan berlanjut perlahan dan hati-hati , ketika informasi / perjanjian yang panjang berakhir MENERIMA itu.
Kemudian ia akan bertanya tentang INSTALASI NVIDIA DRIVER tekan ya ( y ).
Maka mungkin akan bertanya tentang instalasi OpenGL perpustakaan , lewati karena dapat menimpa instalasi driver normal Anda dan menyebabkan masalah , dalam kasus saya itu. Jadi Tekan no ( n ).
Kemudian lanjutkan dengan semua instalasi dan itu akan selesai secara otomatis dan akhirnya menunjukkan file log in/tmp
.
Sekarang reboot sistem dengan memasukkan perintah reboot pada shell mode pemulihan.
Setelah sistem Anda dimulai, file sampel CUDA mungkin tidak ditampilkan, karena Anda harus menyelesaikan dua langkah pasca-instalasi wajib ini:
[A] Tambahkan jalur yang benar untuk cuda.
[B] Tambahkan jalur yang benar untuk LD_LIBRARY_PATH
Tambahkan path ke file ~ / .bashrc dan jalankan source ~/.bashrc
untuk membuat path permanen sehingga tidak hilang setelah reboot, konfirmasikan dengan menutup terminal saat ini dan menjalankan perintah kedua pada langkah 12 lagi di terminal lain.
Untuk memeriksa apakah CUDA dipasang dengan benar atau tidak, jalankan kedua perintah yang disebutkan di bawah ini dan periksa apakah nvcc -V
memberikan hasil atau tidak
cat /proc/driver/nvidia/version
nvcc -V
Pergi ke ~/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery
, lalu jalankan ini:
make
./deviceQuery
dan mencocokkan output dengan Gambar ini , Anda mungkin berbeda tetapi format output harus cocok.
Selamat Anda berhasil menginstal CUDA Toolkit . Setelah itu buka di sini dan coba beberapa contoh Pergi ke 7.2 Tindakan yang Disarankan .
COURTESY - DUDS TOOLKIT CUDA
PS - Semua jenis kritik diterima, mohon maaf sebelumnya atas kesalahan, ini jawaban pertama saya di askubuntu.com.
TERIMA KASIH BANYAK TELAH MEMBACA:)
Setelah melakukan ini beberapa kali, berhasil / gagal kehilangan tampilan saya, datang ke sini - mendapatkan wawasan - beberapa cuda libs tidak ada di jalur, hilang, tidak diinstal - cara yang waras adalah dengan hanya menginstal driver linux untuk kartu nvidia Anda https: // medium.com/techlogs/install-the-right-nvidia-driver-for-cuda-in-ubuntu-2d9ade437dec dan bekerja pada gambar docker nvidia-cuda - base atau devel.
Apakah pemetaan Volume dari folder kode Anda untuk wadah - install apa yang Anda inginkan - Sama dengan bekerja dengan keras atau tensorflow atau hanya murni OpenCV
run docker --net = host --runtime = nvidia -it -v ~ / coding: / coding nvidia / cuda: / bin / bash
Note TF juga dilengkapi dengan buruh pelabuhannya