Это не официально, но вы можете изменить распределение переменная на страница инструкции в убунту20.04, как это:
дистрибутив='ubuntu20.04' \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-ключ добавить - \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo тройник /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
В остальном то же самое:
sudo apt-получить обновление
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl перезапустить докер
Затем вы можете проверить свою установку:
sudo docker run --rm --gpus все nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
Должно вернуть что-то вроде этого:
+--------------------------------------------- ----------------------------+
| NVIDIA-SMI 450.51.06 Версия драйвера: 450.51.06 Версия CUDA: 11.0 |
|-------------------------------+---------------- -----+----------------------+
| Имя GPU Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Летучий некорр. ЕСК |
| Мощность вентилятора Temp Perf:Использование/Ограничение| Использование памяти | GPU-Util Compute M. |
| | | МИГ М. |
|===============================+================= =====+======================|
| 0 Тесла Т4 вкл | 00000000:00:1E.0 Выкл | 0 |
| Н/Д 34C P8 9 Вт / 70 Вт | 0МиБ / 15109МиБ | 0% По умолчанию |
| | | Н/Д |
+---------------------------------------------+---------------- -----+----------------------+
+--------------------------------------------- ----------------------------+
| Процессы: |
| GPU GI CI PID Тип Имя процесса Память GPU |
| ID Использование ID |
|================================================ =============================|
| Запущенных процессов не найдено |
+--------------------------------------------- ----------------------------+
Н.Б.
мне просто нужно использовать nvidia-докер для глубокого обучения с помощью tensorflow, и решение, которое я дал выше, не создает проблем для обучения и вывода.
