理想下载站手游攻略手游评测使用docker和vs code搭建pytorch开发环境

使用docker和vs code搭建pytorch开发环境

时间：2024-10-20 08:39:36 来源：浏览：67

大家好，今天来为大家解答使用docker和vs code搭建pytorch开发环境这个问题的一些问题点，包括也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~

随着深度学习越来越流行，PyTorch 已经成为许多开发者首选的深度学习框架。为了让开发者能够更高效地开发和调试PyTorch应用程序，我们需要构建一个稳定、高效的开发环境。 Docker是一个很好的工具，可以帮助我们快速搭建PyTorch开发环境。 VS Code是一个优秀的代码编辑器，可以提供我们需要的各种功能，包括远程开发、代码调试等。

安装docker

Docker是一个开源的应用容器引擎，可以帮助我们快速搭建开发环境。 docker的安装非常简单。您只需从官网下载对应的安装包，然后按照提示进行安装即可。 docker的官网地址是：https://www.docker.com/。

安装VS 代码

VS Code是一个非常优秀的代码编辑器，可以提供我们需要的各种功能，包括远程开发、代码调试等，VS Code的安装也非常简单。您只需从官网下载对应的安装包，然后按照提示进行安装即可。 VS Code的官网地址是：https://code.visualstudio.com/。

拉取PyTorch 镜像

docker镜像是docker的基本组件。我们可以通过docker镜像来创建容器。 Docker镜像可以通过docker命令行工具或者通过docker官网拉取。 docker的官网地址是：https://hub.docker.com/。我们可以在docker hub上搜索PyTorch并拉取相应的镜像。 PyTorch的镜像地址为：https://hub.docker.com/r/pytorch/pytorch。

创建PyTorch 容器

我们可以通过docker命令行工具创建PyTorch容器。 PyTorch容器的创建命令如下：

````bash

docker run -it --rm --runtime=nvidia --shm-size=1g --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 -v /home/xxx:/workspace pytorch/pytorch:1.6.0-cuda10.1- cudnn7-devel bash

````

其中，“/home/xxx”是主机的目录，“/workspace”是容器的目录。我们可以通过-v 参数将宿主机目录挂载到容器目录中，这样就可以在宿主机和容器之间共享文件了。 `--runtime=nvidia`参数表示使用nvidia的docker运行时，`--shm-size=1g`参数表示设置共享内存的大小为1G，`--ulimit memlock=-1`参数表示设置内存锁。大小无限制，`--ulimit stack=67108864`参数表示设置堆栈大小为64M。

进入PyTorch容器

我们可以通过docker命令行工具进入PyTorch容器。 PyTorch容器的。。命令如下：

````bash

docker exec -it xxx bash

````

其中，xxx是容器的名称或者容器的ID。上面的命令将进入容器的bash终端。在容器的bash终端中，我们可以使用`python`命令启动python解释器，然后使用`import torch`命令导入PyTorch模块。如果没有报错，则PyTorch环境搭建成功。

安装VS Code 插件

我们可以通过VS Code插件实现远程开发和代码调试。 VS Code 的插件安装非常简单。只需要在VS Code的插件商店中搜索对应的插件，然后点击安装即可。这里我们需要安装远程开发插件和Python插件。 Remote Development插件可以帮助我们实现远程开发，Python插件可以帮助我们实现代码调试。