【文件属性】：
文件名称：docker-pytorch：PyTorch的Docker映像
文件大小：18KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-04 22:08:31
docker docker-image cuda pytorch DockerDockerfile
PyTorch Docker映像
Ubuntu + PyTorch + CUDA（可选）
要求
为了使用此映像，您必须安装Docker Engine。 上了设置Docker Engine的说明。
CUDA要求
如果您具有兼容CUDA的NVIDIA图形卡，则可以使用启用CUDA的PyTorch映像版本来启用硬件加速。 我仅在Ubuntu Linux中对此进行了测试。
首先，请确保您安装了适当的NVIDIA驱动程序。 在Ubuntu上，我发现确保安装正确版本的驱动程序的最简单方法是，通过安装至少与要使用的映像一样新的CUDA版本。 例如，如果打算使用cuda-10.1图像，则设置CUDA 10
【文件预览】：
docker-pytorch-master
----.gitignore(14B)
----templates()
--------ubuntu18.04.dockerfile.jinja2(1KB)
--------ubuntu16.04.dockerfile.jinja2(1023B)
--------ubuntu20.04.dockerfile.jinja2(1KB)
----LICENSE(1KB)
----images.yml(3KB)
----.github()
--------workflows()
----manager.py(2KB)
----dockerfiles()
--------1.7.0-cuda11.0-ubuntu20.04()
--------1.4.0-cuda9.2-ubuntu16.04()
--------1.4.0-nocuda-ubuntu16.04()
--------1.5.0-cuda9.2-ubuntu18.04()
--------1.5.0-nocuda-ubuntu18.04()
--------1.4.0-cuda10.1-ubuntu16.04()
--------1.5.0-cuda10.2-ubuntu18.04()
----README.md(4KB)
----publish_workflow.yml.jinja2(541B)
----environment.yml(110B)