2023完整版:深度学习环境在Docker上搭建(基于Linux和WSL)
发布网友
发布时间：2024-09-30 07:51
共1个回答
热心网友
时间：2024-10-07 06:27
深度学习环境配置通常首选conda，但Docker作为虚拟化工具，因其灵活性和一致性，也逐渐被用于此场景。特别是对于Windows开发者，Docker可以避免破坏原环境，便于本地调试和在Linux服务器上保持代码的统一运行。以下是基于Docker搭建深度学习环境的关键步骤和原因。
使用Docker配置深度学习环境的优势
在Windows上开发，避免影响主机环境
方便本地测试和评估，无需长时间占用服务器资源
保持代码环境一致性，无需担心跨平台差异
在CUDA版本管理上，Docker更胜一筹，如Nvidia显卡兼容性问题
AI绘图等任务，Docker镜像提供便捷的部署和使用
Docker搭建步骤概述
在Linux服务器上，如Ubuntu2004，安装Nvidia驱动，卸载旧版本Docker（如有）
添加Docker官方仓库，安装Docker Engine
拉取所需深度学习镜像，如Pytorch或Nvidia官方镜像
配置SSH和Jupyter服务，利用Dockerfile自定义镜像
处理权限问题和GPU调用，可能需要设置环境变量
在Windows上，确保Hyper-V虚拟化支持，然后安装WSL2和Docker Desktop
拉取镜像并同步数据，利用WSLg进行图形化支持（可选）
常见问题和注意事项
权限问题：确保添加到Docker用户组
版本兼容性：Docker 19+支持GPU，无需nvidia-docker
Windows与WSL数据互通：使用-v选项或WSLg
PyCharm集成：安装Docker插件，配置容器管理和Python解释器
总的来说，Docker为深度学习环境搭建提供了强大且灵活的解决方案，尤其对于跨平台和环境一致性有较高要求的开发者来说，是值得一试的工具。
