基于ubuntu:22.04开始制作一个拥有jupyterlab的cuda版本的tensorflow镜像
时间: 2024-05-03 19:22:44 浏览: 318
步骤:
1. 准备工作
在ubuntu 22.04上安装docker和nvidia-docker。可以通过以下命令安装:
```
# 安装docker
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io
# 安装nvidia-docker
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/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker
```
2. 基于ubuntu:22.04制作docker镜像
创建一个名为Dockerfile的文件,包含以下内容:
```
# 基于ubuntu:22.04创建镜像
FROM ubuntu:22.04
# 设置时区
ENV TZ=Asia/Shanghai
RUN ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && echo $TZ > /etc/timezone
# 安装cuda和cudnn
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
cuda \
libcudnn8-dev \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# 安装python和jupyterlab
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
python3 \
python3-pip \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
RUN pip3 install jupyterlab
# 安装tensorflow
RUN pip3 install tensorflow-gpu
# 设置工作目录
WORKDIR /app
```
在Dockerfile所在目录下,执行以下命令来构建镜像:
```
docker build -t my_tensorflow .
```
3. 运行docker容器
在运行docker容器时,需要指定nvidia容器运行时,并将jupyterlab端口映射到主机端口。
```
docker run --gpus all -it -p 8888:8888 my_tensorflow jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser --allow-root
```
说明:
- --gpus all:指定使用所有GPU。
- -it:交互式终端。
- -p 8888:8888:将容器内的8888端口映射到主机的8888端口。
- my_tensorflow:指定镜像名称。
- jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser --allow-root:启动jupyterlab并指定参数。
启动容器后,在浏览器中访问http://localhost:8888,即可进入jupyterlab。
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