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wsl2+docker跑深度学习

发布时间 2023-04-21 22:32:19作者: fun-debug

wsl(ubuntu20.04)+docker安装paddle

1.中文显示设置

安装语言包

sudo apt install language-pack-zh-hans

设置locale

sudo vi /etc/locale.gen

找到 zh_CN.UTF-8 UTF-8 并取消注释，然后保存并退出

编译语言

sudo locale-gen

设置默认语言为中文

sudo vim /etc/default/locale

将内容修改为

LANG=zh_CN.UTF-8

重启终端

2.导入docker仓库

curl https://get.docker.com | sh ##或者curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

3.设置NVIDIA容器工具包

设置stable存储库和GPG密匙

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/ubuntu20.04/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

要访问WSL上的CUDA或A100上的新MIFG功能experimental等功能，将分支添加到存储库列表中：experimental

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/experimental/ubuntu20.04/nvidia-container-runtime.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-runtime.list

更新包列表

sudo apt-get update

安装nvidia-docker2包和依赖项

sudo apt-get install -y nvidia-docker2

通过运行基本 CUDA 容器来测试工作设置：

sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

产生的输出

docker-cuda.png

4.安装CUDA套件

导入密匙

sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub

导入仓库

sudo sh -c 'echo "deb http://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64 /" > /etc/apt/sources.list.d/cuda.list'

#本质上是把上面输出的地址写到/etc/apt/sources.list.d/cuda.list里，手动修改也行

安装cuda-toolkit-11

sudo apt-get install -y cuda-toolkit-11-0

5.测试是否安装成功

测试BlackScholes程序是否正常调用GPU

  1. 进入/usr/local/cuda/samples/4_Finance/BlackScholes目录cd /usr/local/cuda/samples/4_Finance/BlackScholes
  2. 编译程序sudo make
  3. 运行测试程序./BlackScholes

BlackScholes.png