caffe在docker环境中使用GPU


1.Prerequisites

caffe在docker环境中使用GPU_第1张图片

2.nvidia-docker2

参考这里https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/Installation-(version-2.0)  按照步骤来就行.

3.检查以上是否安装正确

    3.1 主机是否能正常显示GPU信息

caffe在docker环境中使用GPU_第2张图片
caffe在docker环境中使用GPU_第3张图片

4.pull一个镜像

这里作为试验 就直接从网上pull 了一个,如果你要自己定制,你需要去了解Docker 相关的知识。

  1. nvidia-docker run -ti bvlc/caffe:gpu caffe --version     #关于如何加速下载,网上有很多的 daocloud 的只要运行一个脚本就行


5.运行刚才下载的镜像

     
dl_test_1:latest 是我自己命名的  ,这里有一个端口映射,我将Container 里面的ssh 服务映射到了50005号端口,所以可以通过50005号端口访问Container。 -v 用于挂载主机的目录,这样容器和主机就可以进行文件交换。

6.容器中运行caffe示例

    首先进入caffe 目录。这个是在/opt/caffe

   6.1运行以下命令

./data/mnist/get_mnist.sh
./examples/mnist/create_mnist.sh
在CPU模式下运行
root@72f016eb6fce:/opt/caffe# ./build/tools/caffe time -model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt

结果
caffe在docker环境中使用GPU_第4张图片
在GPU模式下运行:
root@72f016eb6fce:/opt/caffe# ./build/tools/caffe time --model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -gpu 0

结果。
caffe在docker环境中使用GPU_第5张图片

从结果可以看出使用GPU时时间缩短了很多

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