小编给大家分享一下docker挂载NVIDIA显卡如何运行pytorch，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
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主机运行环境
$ uname -a
Linux CentOS 3.10.0-514.26.2.el7.x86_64 #1 SMP Tue Jul 4 15:04:05 UTC 2017 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
$ cat /usr/local/cuda/version.txt
CUDA Version 8.0.61
$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
#define CUDNN_MAJOR 6
#define CUDNN_MINOR 0
#define CUDNN_PATCHLEVEL 21
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)
#include "driver_types.h"
# NVIDIA 1080ti
一、关于GPU的挂载
1. 在docker运行时指定device挂载
先查看一下有哪些相关设备
$ ls -la /dev | grep nvidia
crw-rw-rw- 1 root root 195, 0 Nov 15 13:41 nvidia0
crw-rw-rw- 1 root root 195, 1 Nov 15 13:41 nvidia1
crw-rw-rw- 1 root root 195, 255 Nov 15 13:41 nvidiactl
crw-rw-rw- 1 root root 242, 0 Nov 15 13:41 nvidia-uvm
crw-rw-rw- 1 root root 242, 1 Nov 15 13:41 nvidia-uvm-tools
电脑上装了两个显卡。我需要运行pytorch，dockerhub中pytorch官方镜像没有gpu支持，所以只能先pull一个anaconda镜像试试，后面可以编排成Dockerfile。
$ docker run -it -d --rm --name pytorch -v /home/qiyafei/pytorch:/mnt/home --privileged=true --device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm --device /dev/nvidia1:/dev/nvidia1 --device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl okwrtdsh/anaconda3 bash
okwrtdsh的镜像似乎是针对他们实验室GPU环境的，有点过大了，不过勉强运行一下还是可以的。在容器内部还需要
安装pytorch：
$ conda install pytorch torchvision -c pytorch
这里运行torch成功，但是加载显卡失败了，可能还是因为驱动不匹配的原因吧，需要重新安装驱动，暂时不做此尝试；
二、通过nvidia-docker在docker内使用显卡
详细信息：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
（1）安装nvidia-docker
nvidia-docker其实是docker引擎的一个应用插件，专门面向NVIDIA GPU，因为docker引擎是不支持NVIDIA驱动的，安装插件后可以在用户层上直接使用cuda。具体看上图。这个图很形象，docker引擎的运行机制也表现出来了，就是在系统内核之上通过cgroup和namespace虚拟出一个容器OS的用户空间，我不清楚这是否运行在ring0上，但是cuda和应用确实可以使用了（虚拟化的问题，如果关心此类问题可以了解一些关于docker、kvm等等虚拟化的实现方式，目前是系统类比较火热的话题）
下载rpm包：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker-1.0.1-1.x86_64.rpm
这里也可以通过添加apt或者yum sourcelist的方式进行安装，但是我没有root权限，而且update容易引起docker重启，如果不是实验室的个人环境不推荐这么做，防止破坏别人正在运行的程序（之前公司一个小伙子就是在阿里云上进行了yum update，结果导致公司部分业务停了一个上午）。
$ sudo rpm -i nvidia-docker-1.0.1-1.x86_64.rpm && rm nvidia-docker-1.0.1-1.x86_64.rpm
$ sudo systemctl start nvidia-docker
（2）容器测试
我们还需要NVIDIA官方提供的docker容器nvidia/cuda，里面已经编译安装了CUDA和CUDNN，或者直接run，缺少image的会自动pull。
$ docker pull nvidia/cuda
$ nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi
在容器内测试是可以成功使用nvidia显卡的：
（3）合适的镜像或者自制dockerfile
合适的镜像：这里推荐Floydhub的pytorch，注意对应的cuda和cudnn版本。
docker pull floydhub/pytorch:0.3.0-gpu.cuda8cudnn6-py3.22
nvidia-docker run -ti -d --rm floydhub/pytorch:0.3.0-gpu.cuda8cudnn6-py3.22 bash
![]()
自制dockerfile
首先，我们需要把要装的东西想清楚：
1. 基础镜像肯定是NVIDIA官方提供的啦，最省事，不用装cuda和cudnn了；
2. vim、git、lrzsz、ssh这些肯定要啦；
3. anaconda、pytorch肯定要啦；
所以需要准备好国内源source.list，否则安装速度很慢。
deb-src http://archive.ubuntu.com/ubuntu xenial main restricted #Added by software-properties
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main restricted
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main restricted multiverse universe #Added by software-properties
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main restricted
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main restricted multiverse universe #Added by software-properties
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse #Added by software-properties
deb http://archive.canonical.com/ubuntu xenial partner
deb-src http://archive.canonical.com/ubuntu xenial partner
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main restricted
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main restricted multiverse universe #Added by software-properties
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security multiverse
下载anaconda的地址：https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh，这里直接在Dockerfile里下了，具体如下：
$ vim Dockerfile
FROM nvidia/cuda
LABEL author="qyf"
ENV PYTHONIOENCODING=utf-8
RUN mv /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
ADD $PWD/sources.list /etc/apt/sources.list
RUN apt-get update --fix-missing && \
apt-get install -y vim net-tools curl wget git bzip2 ca-certificates libglib2.0-0 libxext6 libsm6 libxrender1 mercurial subversion apt-transport-https software-properties-common
RUN apt-get install -y openssh-server -y
RUN echo 'root:passwd' | chpasswd
RUN sed -i 's/PermitRootLogin prohibit-password/PermitRootLogin yes/' /etc/ssh/sshd_config
RUN sed -i 's/#PasswordAuthentication yes/PasswordAuthentication yes/' /etc/ssh/sshd_config
RUN echo 'export PATH=/opt/conda/bin:$PATH' > /etc/profile.d/conda.sh && wget --quiet https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh -O ~/anaconda.sh && /bin/bash ~/anaconda.sh -b -p /opt/conda && rm ~/anaconda.sh
RUN apt-get install -y grep sed dpkg && \
TINI_VERSION=`curl https://github.com/krallin/tini/releases/latest | grep -o "/v.*\"" | sed 's:^..\(.*\).$:\1:'` && \
curl -L "https://github.com/krallin/tini/releases/download/v${TINI_VERSION}/tini_${TINI_VERSION}.deb"; > tini.deb && \
dpkg -i tini.deb && \
rm tini.deb && \
apt-get clean
ENV PATH /opt/conda/bin:$PATH
RUN conda install pytorch torchvision -c pytorch -y
ENTRYPOINT [ "/usr/bin/tini", "--" ]
CMD [ "/bin/bash" ] 通过docker build构造镜像:
docker build -t pytorch/cuda8 ./
运行成功调用cuda。
三、关于一些bug
这里有部分debian的配置，我照着dockerhub上anaconda镜像抄的，这里就不再配置了，反正跑起来后有镜像也可以用。系统随后可能会出现错误：
kernel:unregister_netdevice: waiting for lo to become free. Usage count = 1
![]()
这个小哥给出了一个解决方案，至少他给出的错误原因我是相信的：是由内核的TCP套接字错误引发的。这里我给出一些思考，关于上面的结构图，在显卡上，通过nvidia-docker，docker之上的容器可以使用到底层显卡（驱动显然是在docker之下的），而TCP套接字，我猜测也是这种使用方法，而虚拟出来的dockerOS，应该是没有权限来访问宿主机内核的，至少内核限制了部分权限。
以上是“docker挂载NVIDIA显卡如何运行pytorch”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！
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