以下是关于“Docker 使用 GPU 的过程详解”的完整攻略，其中包含两个示例说明。
在使用 Docker 运行 TensorFlow GPU 之前，我们需要安装 NVIDIA Docker。具体安装步骤可以参考 NVIDIA Docker 的官方文档。
使用以下命令拉取 TensorFlow GPU 镜像。
docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu
使用以下命令运行 TensorFlow GPU 容器。
docker run --gpus all -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu bash
在 TensorFlow GPU 容器中，使用以下 Python 代码测试 TensorFlow GPU 是否正常工作。
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
如果输出结果为“Num GPUs Available: 1”或者更高，则说明 TensorFlow GPU 正常工作。
通过以上步骤，我们可以使用 NVIDIA Docker 运行 TensorFlow GPU，并成功地输出了结果。
在使用 Docker Compose 运行 PyTorch GPU 之前，我们需要安装 NVIDIA Docker 和 Docker Compose。具体安装步骤可以参考 NVIDIA Docker 和 Docker Compose 的官方文档。
在本示例中，我们使用 Docker Compose 运行 PyTorch GPU。我们需要编写一个 Docker Compose 文件，内容如下：
version: '3'
services:
pytorch:
image: pytorch/pytorch:latest
runtime: nvidia
environment:
- NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
volumes:
- .:/app
working_dir: /app
command: python main.py
使用以下命令运行 PyTorch GPU 容器。
docker-compose up
在 PyTorch GPU 容器中，使用以下 Python 代码测试 PyTorch GPU 是否正常工作。
import torch
print("Num GPUs Available: ", torch.cuda.device_count())
如果输出结果为“Num GPUs Available: 1”或者更高，则说明 PyTorch GPU 正常工作。
通过以上步骤，我们可以使用 Docker Compose 运行 PyTorch GPU，并成功地输出了结果。
本文链接：http://task.lmcjl.com/news/5211.html