【MindSpore】Docker上成功使用MindSpore1.0.0的GPU版本 (2)

【5】注意：此处一定是使用nvidia-docker run 命令生成新容器，并直接python进入编译环境即可（镜像mindspore-gpu中已安装python3.7.5）；

# 原docker命令生成新容器(mindspore/mindspore-gpu:1.0.0 是镜像名) docker run -it mindspore/mindspore-gpu:1.0.0 /bin/bash # 现nvidia-docker命令生成新容器 nvidia-docker run -it mindspore/mindspore-gpu:1.0.0 /bin/bash

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直接执行mindspore官网提供的代码，验证是否成功；

import numpy as np from mindspore import Tensor from mindspore.ops import functional as F import mindspore.context as context context.set_context(device_target="GPU") # 此处一定要注意将设备改为GPU，源代码是Ascend x = Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32)) y = Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32)) print(F.tensor_add(x, y))

 

若出现以下结果，则安装验证通过；

二、这里是踩过的坑

【1】最开始是直接在docker上安装显卡驱动等，因为我的宿主机nvidia-driver是418.39版本，但是docker容器内安装的是推荐的nvidia-driver450版本，两者好像不兼容，中间一直各种出错；
参考至：

【2】得知有nvidia/cuda镜像，但是还是需要安装nvidia-docker；

【3】加入mindspore官网qq群：871543426 --有专业人员可帮忙解答问题；
在群里问疑惑，有人解答说有mindspore-gpu的镜像，简直太好用了。