Question

使用以下命令运行最新的docker

docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter jupyter notebook --notebook-dir=/tf --ip 0.0.0.0 --no-browser --allow-root --NotebookApp.allow_origin='https://colab.research.google.com'

代码：

import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

给我：

2020-07-27 19:44:03.826149: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcuda.so.1
2020-07-27 19:44:03.826179: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:313] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (-1)
2020-07-27 19:44:03.826201: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:163] no NVIDIA GPU device is present: /dev/nvidia0 does not exist

我在Pop_OS 20.04上，尝试从Pop存储库和NVidia安装CUDA驱动程序。没有骰子。任何帮助表示赞赏。

运行

docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi

给我：

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 450.51.05    Driver Version: 450.51.05    CUDA Version: 11.0     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce RTX 2080    On   | 00000000:09:00.0  On |                  N/A |
|  0%   52C    P5    15W / 225W |    513MiB /  7959MiB |     17%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
+-----------------------------------------------------------------------------+

Answer 1

根据文档here和here，在创建具有gpu支持的docker容器时，您必须添加“ gpus”参数。

因此，您应该像这样启动容器。 “ --gpus all”使主机上所有可用的gpu对容器可见。

docker run -it --gpus all -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter jupyter notebook --notebook-dir=/tf --ip 0.0.0.0 --no-browser --allow-root --NotebookApp.allow_origin='https://colab.research.google.com'

您还可以尝试在tensorflow映像上运行nvidia-smi以快速检查容器上是否可以访问gpu。

docker run -it --rm --gpus all tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter nvidia-smi

在我的情况下，将退还给您。

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 440.100      Driver Version: 440.100      CUDA Version: 10.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 1070    Off  | 00000000:07:00.0  On |                  N/A |
|  0%   45C    P8     8W / 166W |    387MiB /  8116MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
+-----------------------------------------------------------------------------+

如您所见，我正在运行较旧的nvidia驱动程序（440.100），因此我无法确认这是否可以解决您的问题。我也在Pop_OS 20.04上，除了docker以及依赖项和nvidia-container-toolkit之外，没有安装其他任何东西。

我也强烈建议在创建容器时避免使用最新标签，因为这可能会导致您在不知不觉中升级到较新的映像。带有版本编号的图像。

例如tensorflow / tensorflow：2.3.0-gpu-jupyter。

tensorflow docker gpu映像无法检测到我的GPU

1 个答案: