Docker中如何启用多个GPU
在使用深度学习模型训练时，利用多个GPU可以显著加快计算速度。而在Docker环境下，如何启用多个GPU成为了许多开发者关注的问题。本文将介绍如何在Docker中使用启用多个GPU，并且通过安装nvidia-docker、keras-gpu等步骤来实现多GPU加速。
安装nvidia-docker
首先，我们需要安装nvidia-docker，这是一个基于Docker的GPU加速工具，能够使Docker容器支持GPU加速计算。通过以下命令可以方便地安装nvidia-docker：
```bash
$ sudo apt install nvidia-docker
```
安装完成后，确保nvidia-docker已经成功部署在您的系统中。
查看是否安装成功
为了确认nvidia-docker是否成功安装，您可以运行以下命令来检查版本信息：
```bash
$ nvidia-docker --version
```
若成功显示版本号，则说明nvidia-docker已经顺利安装在您的系统中，接下来我们可以继续进行下一步操作。
安装keras-gpu
接下来，我们需要安装keras-gpu，这是支持GPU加速的Keras库版本，可以与nvidia-docker很好地配合使用。您可以通过以下命令安装keras-gpu：
```bash
$ pip install keras-gpu
```
安装完成后，您就可以在Docker容器中使用并充分利用GPU资源进行加速计算。
下载命令
在准备训练您的深度学习模型之前，您需要下载相应的Docker镜像。您可以通过以下命令下载适用于多GPU加速的特定版本的镜像：
```bash
$ docker pull gw000/keras:2.1.4-py3-tf-gpu
```
通过这一步操作，您将获取到一个已配置好支持多GPU的 Docker镜像，为接下来的训练过程做好准备。
运行
最后，您可以通过运行以下命令来启动镜像，并开始利用多个GPU进行深度学习模型的训练：
```bash
$ docker run --gpus all -it gw000/keras:2.1.4-py3-tf-gpu
```
在启动容器时，记得选择使用`--gpus all`参数来指定使用所有的GPU资源，以确保最大化地利用计算性能。
通过以上步骤，您已经成功在Docker环境中启用了多个GPU，并可以在下进行高效的深度学习模型训练。愿这些技巧能帮助您更好地利用GPU资源，提升模型训练效率。
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