Docker轻松部署RTX3090深度学习环境教程：TensorFlow/PyTorch实践指南

使用Docker快速部署RTX3090深度学习环境(TensorFlow/PyTorch)

使用Docker配置深度学习环境，尤其是RTX3090环境，可以大大简化流程，降低配置错误的风险。
文章首先提到，虽然Docker和Conda都是软件环境管理工具，但Docker更适合自动化环境配置，尤其是容器应用。
Docker的安装过程遵循官方教程的指导，以确保稳定性。
一些用户在使用一键安装脚本时遇到了兼容性问题。
因此，建议直接访问Docker官网获取最新的安装说明。
在终端中运行一系列命令后，Docker和支持NvidiaGPU的NvidiaDocker就安装成功了。
接下来，文章介绍如何使用命令获取和下载镜像。
镜像是Docker容器的基础，包含运行容器所需的所有组件。
成功下载镜像后，用户可以使用命令启动容器，并通过容器运行TensorFlow、PyTorch等深度学习应用。
文章介绍了启动容器的命令。
命令执行成功后，用户将收到一个容器ID。
通过ID的前几位，用户可以轻松进入容器并将其视为独立的运行环境。
在容器中，用户可以无缝使用Anaconda、Python、PyTorch和TensorFlow等工具，并预装了CUDA软件包，支持GPU加速计算。
对于一些常见的问题，例如：例如，libcuda.so.1错误，本文提供的解决方案包括运行特定命令来解决依赖问题。
此外，文章还介绍了如何通过转发端口或配置SSHD服务来访问容器，以提高容器的可用性和交互性。
在ZhihuOnVSCode平台上创建并发布的文章展示了Docker在现代开发工作流程中的应用，并强调了其在部署深度学习环境中的优势和便利。

使用矩池云Docker虚拟机安装VNC、Conda、Python及CUDA

使用JupiCloudDocker虚拟机安装VNC、Conda、Python和CUDA，支持通过JupiCloud虚拟机使用Docker。
他需要一个更完整、更强大的体系。
首先选择支持Docker重分发的Ubuntu20.04镜像，并自定义端口，使SSH端口类型5901和http端口类型8888可用。
定位成功后，使用SSH命令和本地Terminal/CMD/Powershell连接服务器。
接下来，使用单击安装脚本设置VNC安装配置文件。
转到root帐户并编写vnc_install.sh以创建包含安装脚本的cookie，并使用shy命令运行它。
设置VNC开机立即启动，编写vnc_enable.sh，制作粘贴内容并运行，并仔细设置密码，防止泄露。
登录VNC，连接形式为Host:Port，格式为：hz-t2.matpool.com:26318。
设置并使用vnc_enable.sh中包含的密码。
登录后即可正常使用。
安装相关组件并检查显卡驱动中OpenGL的版本。
安装Miniconda和CUDA（包括Python和Jupyterlab）并使用conda_install.sh安装脚本。
启动jupyterlab并将${YOUR_TOKEN}放在一起以使其免费。
在VNC浏览器中输入127.0.0.1:8888并输入访问码。
配置完所有环境后，使用巨驰云提供的功能来维护环境。
选择你需要的机器，点击分割按钮，然后选择个人环境即可启动。