在Ubuntu上用Docker轻松实现GPU加速的TensorFlow_Linux

前言

在深度学习和机器学习的世界中，gpu的使用可以显著加速模型训练和推理的速度。nvidia container toolkit允许我们在docker容器中使用nvidia gpu，从而简化了在gpu上运行tensorflow等深度学习框架的过程。本文将详细介绍如何在ubuntu上配置nvidia container toolkit并运行gpu加速的tensorflow容器。

为什么选择docker？

docker 是在 linux 上启用 tensorflow gpu 支持的最简单方法之一，因为只需在主机上安装 nvidia® gpu 驱动程序，而不必安装 nvidia® cuda® 工具包。使用docker，可以轻松地在隔离环境中运行tensorflow，并且管理和分发依赖关系变得更加方便。

配置步骤

1. 配置生产存储库

首先，我们需要配置nvidia container toolkit的生产存储库。打开终端并执行以下命令：

curl -fssl https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
  && curl -s -l https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
    sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
    sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

该命令将nvidia的gpg密钥添加到系统，并配置apt源以包含nvidia的容器工具包存储库。

2. 更新包列表

接下来，更新包列表以确保我们获取到最新的包信息：

sudo apt-get update

3. 安装nvidia container toolkit软件包

现在可以安装nvidia container toolkit：

sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

4. 配置docker以使用nvidia container toolkit

使用以下命令配置docker容器运行时：

sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker

该命令会修改主机上的/etc/docker/daemon.json文件，使docker可以使用nvidia容器运行时。

5. 重新启动docker守护进程

要使更改生效，重新启动docker守护进程：

sudo systemctl restart docker

6. 运行gpu加速的tensorflow容器

现在，我们可以运行一个使用gpu加速的tensorflow容器。执行以下命令：

sudo docker run --gpus all --restart=always -d -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter

该命令将拉取最新的tensorflow gpu jupyter镜像，并在后台运行一个jupyter notebook服务器，端口为8888。--gpus all选项确保docker容器能够访问所有可用的gpu。

总结

通过上述步骤，我们成功地在ubuntu上配置了nvidia container toolkit，并运行了一个gpu加速的tensorflow容器。使用docker是在linux上启用tensorflow gpu支持的最简单方法之一，因为它只需要在主机上安装nvidia® gpu驱动程序，而不必安装nvidia® cuda®工具包。这一配置大大简化了在容器中使用gpu的过程，使得深度学习工作更加高效。希望本文对你有所帮助，并祝你在深度学习之路上一帆风顺。