docker run --gpus all --privileged -it --rm --net host --ipc host -v /data:/data -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0 nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
时间: 2023-06-14 08:03:10 浏览: 92
这个命令是在 Docker 容器中运行 NVIDIA 显卡驱动,并检查 显卡是否正常。
其中,--g all 表示让 Docker 容器可以访问的 NVIDIA 显卡;--privileged 表示以特权模式运行容器,可以访问机的设备;-- host 表示容器共享主机的网络命名空间;--ipc host 表示容器共享主机的 IPC 命名空间;-v /data:/data 表示将主机的 /data 目录挂载到容器的 /data 目录;-e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility 表示容器需要访问 NVIDIA 显卡的计算和工具功能;-e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0 表示容器只访问主机上的第一个 NVIDIA 显卡;nvidia/cuda:11.0-base 是容器运行的镜像名称;最后的 nvidia-smi 是在容器中运行的命令,用于检查 NVIDIA 显卡是否正常工作。
相关问题
$ docker run --gpus all nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi 解释下
这个命令用于在 Docker 容器中运行 NVIDIA CUDA 的显卡加速程序。具体来说,它会拉取 NVIDIA CUDA 9.0 的基础镜像,并在容器中启动 nvidia-smi 命令,这个命令可以查询当前系统中的 NVIDIA 显卡信息。而 `--gpus all` 则是告诉 Docker 引擎将主机上所有的 NVIDIA 显卡都分配给这个容器使用。这样就可以在容器中使用 NVIDIA 的 CUDA 库了,从而加速计算。
docker run -it -v
引用:docker中 启动所有的容器命令 docker start $(docker ps -a | awk '{ print $1}' | tail -n 2) 。 引用:docker中 关闭所有的容器命令 docker stop $(docker ps -a | awk '{ print $1}' | tail -n 2) 。 引用:执行 docker‐compose 进入docker-compose.yml的同级目录 docker-compose up -d 。
对于命令 "docker run -it -v",这是用来创建并启动一个新的容器的命令。其中的参数含义如下:
- -i :交互模式,允许通过终端输入或输出
- -t :为正在运行的容器分配一个伪终端
- -v :指定容器与主机之间的文件系统挂载关系
在具体使用时,-v参数后面需要指定主机目录和容器目录的对应关系,用冒号(:)分隔。例如,-v /host/dir:/container/dir 表示将主机上的 /host/dir 目录挂载到容器的 /container/dir 目录。
这样,当你执行 "docker run -it -v"命令时,会创建一个新的容器,并在容器内部启动一个伪终端,同时将主机目录和容器目录进行挂载。你可以通过输入和输出与容器进行交互,并且主机目录的文件将会在容器内部的目录中可见。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Docker常用操作指令](https://blog.csdn.net/qq_36539042/article/details/117594055)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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