ubuntu安装和使用NVIDIA-Docker，不必自己安装cuda、cuddn等NVIDIA机器学习环境

2019-10-14 09:33:37   Docker

ubuntu下安装cuda、cuddn等NVIDIA机器学习、深度学习环境往往是对于新手尤其对Linux系统不熟的人来说很头疼，影响对学习深度学习的热情，nvidia基于docker开发了nvidia docker并且提供cuda镜像，完全不用考虑环境问题了

前置环境要求

ubuntu

我用的是ubuntu16，不建议用太新的系统，也不建议用旧的不提供升级维护的系统，ubuntu16或者18就可以，比较稳定。装系统这个就不说了，大多数人应该也是有了系统才来看的。

安装好对应的显卡驱动

先禁用默认驱动

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

在最后添加

blacklist nouveau option nouveau modeset=0

立即生效

sudo update-initramfs -u

方式1：官网下载runfile安装

英伟达官网驱动下载地址：https://www.nvidia.com/Download/index.aspx，根据自己的显卡型号，搜索对应的驱动。 因为我用的GTX系列，所以直接到GTX专用的driver下载地址了：https://www.geforce.com/drivers。这里以RTX 2060显卡为例

file

会有好多搜索结果，选择第一个就好了。然后下载

file

然后会有一个名字类似于 NVIDIA-Linux-x86_64-430.50.run 的文件。

注意：安装显卡驱动需要关闭图形界面（X Server）

首先，我们 logout 当前账户，然后按 ctrl + alt + F1 切换到tty1，然后输入用户名密码登录到系统。

使用 sudo /etc/init.d/lightdm stop 关闭 X Server 图形界面

然后进入到刚刚下载的文件所在文件夹，给下载的文件（注意下面命令换成自己下载的文件的名字）添加执行权限。我的是在 ~/Downloads

cd ~/Downloads
chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-430.50.run

然后使用root权限执行（注意命令中文件名也换成自己的）：

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-430.50.run

然后就进入安装了，基本就是下一步，确定，继续之类的，一顿点就行了，然后驱动就安装完了，然后使用 nvidia-smi 命令看一下是否安装成功。然后重启机器

reboot

方式2：添加ubuntu apt库使用apt安装

sudo apt-get remove --purge nvidia* # 提示有残留可以接 sudo apt autoremove

添加nvidia驱动源并更新源

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update

寻找适合的驱动版本

ubuntu-drivers devices

安装nvidia driver

sudo apt-get install nvidia-430

重启计算机

reboot

检查是否安装成功

nvidia-smi

安装好docker

之前写过，参照这个：ubuntu install docker ，复制命令执行就行了，很简单。

安装nvidia-docker

添加安装库

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

安装 nvidia-container-toolkit

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker

使用nvidia-docker

执行 sudo docker run --gpus all nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi 看看是否安装成功。

以下是几种常规用法：

#### Test nvidia-smi with the latest official CUDA image
$ docker run --gpus all nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi

# Start a GPU enabled container on two GPUs
$ docker run --gpus 2 nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi

# Starting a GPU enabled container on specific GPUs
$ docker run --gpus '"device=1,2"' nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
$ docker run --gpus '"device=UUID-ABCDEF,1"' nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi

# Specifying a capability (graphics, compute, ...) for my container
# Note this is rarely if ever used this way
$ docker run --gpus all,capabilities=utility nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
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