如何在docker中查看cuda的版本

在Docker容器中查看CUDA（Compute Unified Device Architecture）的版本通常需要先确保你的镜像中包含了CUDA工具。以下是一般的步骤：

1. 首先，你需要确保你的Docker镜像中安装了CUDA。如果你使用的是官方的NVIDIA GPU镜像，比如`nvidia/cuda`系列，那么CUDA应该已经预装好了。

2. 如果你想在运行容器时查看CUDA版本，可以执行以下命令（假设你在运行容器时使用了 `-it` 选项以保持交互模式）：

   docker exec -it <container_name_or_id> nvidia-smi

`nvidia-smi` 命令会显示关于GPU和CUDA的信息，包括CUDA版本。

3. 如果你不能直接运行 `nvidia-smi`，可能是因为容器没有运行时权限。这时，你可以尝试用 `--gpus all` 或 `-e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all` 参数在运行容器时授予权限：

   docker run --gpus all -it <image_name> bash

4. 进入容器后，你可以通过 `nvidia-smi` 查看CUDA版本，或者在bash中运行 `nvcc --version` 来直接查看nvcc编译器的CUDA版本。

如果还是无法查看，可能需要查阅具体的镜像文档或检查你使用的镜像是否包含CUDA。

相关问题

docker中安装cuda

在Docker中安装CUDA，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，你可以通过拉取NVIDIA的CUDA镜像来获取CUDA环境。你可以在Docker Hub上找到NVIDIA的CUDA镜像地址。通过运行以下命令来拉取镜像：

   docker pull nvidia/cuda:10.2-devel-ubuntu18.04

2. 接下来，你需要安装显卡驱动。这是安装CUDA的先决条件。你可以手动安装显卡驱动，或者使用NVIDIA提供的显卡驱动镜像。

3. 确保你的系统已正确安装Docker，并且Docker服务正在运行。

4. 创建一个容器并运行CUDA镜像。你可以通过运行以下命令来创建一个容器，并指定显卡的设备号：

   docker run -itd --name cuda-11.7.1 \
   -v ~/Workspace/Docker/:/service \
   --gpus 'device=1' \
   nvidia/cuda:11.7.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04 \
   bash

在上述命令中，你可以根据你的需求修改容器的名称、本地路径和显卡设备号。

5. 现在，你可以进入到运行的容器中，并在其中安装CUDA所需的依赖和工具，以完成CUDA的安装。

请注意，以上步骤是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行调整。此外，你还可以使用VSCode的Docker插件来更便捷地在VSCode中使用容器。

希望这些信息能对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

: https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda
: https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/cuda/tags
: https://gitlab.com/nvidia/container-images/cuda

docker 查看pytorch 和cuda版本

在Docker环境中查看PyTorch和CUDA版本通常需要先启动容器，并在容器内部执行命令。以下是步骤：

1. **确保你已经有一个包含PyTorch和CUDA的Docker镜像**：这通常是通过运行一个特定的Dockerfile构建的，比如`nvidia/pytorch` 或者 `nvcr.io/nvidia/pytorch:latest`。

2. **打开终端并进入你的Docker容器**：如果你已经通过命令行运行了容器，你可以使用`docker exec -it <container_name> /bin/bash` 进入容器的shell环境，其中 `<container_name>` 是你的容器名。

3. **检查CUDA版本**：在bash shell中输入：

   nvidia-smi

如果CUDA安装成功，这个命令会显示GPU的信息，包括CUDA的版本。

4. **检查PyTorch版本**：在shell中输入：

   python -c "import torch; print(torch.__version__)"

这将打印出你当前使用的PyTorch库的版本。

5. **关闭终端，退出容器**：当你完成查看后，可以使用 `exit` 退出shell。