Autonomous Vehicle57 Docker exec 명령어 : 외장그래픽 연결, 디스플레이 연결, 폴더 공유 설정 sudo docker run --gpus all -it \ > -e DISPLAY=$DISPLAY \ > -e USER=$USER \ > -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix \ > -v /root/.Xauthority:/root/.Xauthority \ > -v /tmp/.docker.xauth:/tmp/.docker.xauth:rw \ > --volume="/media/jeff/Seagate Expansion Drive/.segmap:/root/.segmap" \ > --net host ac7 /bin/bash sudo docker run --gpus all -it \ 모든 gpu의 연결 > -e DISPLAY=$DISPLAY \ 디스플레이 연결 > -e USER=$USER \ .. 2021. 10. 21. Docker 도커 이미지, 컨테이너 백업하고 삭제하는 방법 때때로 도커를 사용하다가 하드디스크의 용량이 바닥나는 상황을 목격할지도 모릅니다. 미리미리 쓰지 않는 파일이나 이미지는 삭제하는것이 좋겠습니다. 많이 사용하는 명령어들을 적어두겠습니다. 도커 컨테이너 백업파일 불러오기 (.tar 파일) $ docker import 도커 컨테이너 백업 $ docker export > example: $ docker export 2984384da3d5>jkk-docker-segmap.tar 도커 이미지 전체 삭제 (강제) $ docker rmi -f $(docker images -q) 도커 컨테이너 전체 삭제 $ docker rm -f $(docker ps -aq) docker rmi 사용법: Docker 이미지를 삭제하는 방법 docker rmi 명령어로 이미지를 삭제할 .. 2021. 10. 12. NCCL is required for GPU-build NCCL의 역할 The NVIDIA Collective Communication Library (NCCL) implements multi-GPU and multi-node communication primitives optimized for NVIDIA GPUs and Networking. Cuda와 Ubuntu 버전에 맞추어 다운받아야 한다. 필자의 경우 Ubuntu 16.04 에 Cuda 9.0이기 때문에 다음과 같은 파일을 이용하였다. https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-legacy-downloads sudo apt-get update dpkg -i nccl-repo-ubuntu1604-2.5.6-ga-cuda9.0_1-1_amd64.deb sudo apt-get .. 2021. 10. 11. Error : file COPY cannot find "/usr/include/cudnn.h". cp /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/include/ cudnn.h의 파일을 찾아 경로에 위치시켜주면 된다. 2021. 10. 9. Segmap Installation History 정리 (Trouble Shooting) Segmap Installation History 정리 (Trouble Shooting) 많은 어려움... 다시 설치하게 된다면 유용한 자료가 되길 바라며 남긴다... 이전의 포스트인 Docker 환경에서 바로 진행한 결과이다. 환경설정이 궁금하다면 전 포스트를 확인하기 바란다. 135 sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list' 136 apt-get install lsb-release 137 apt update 138 cd ../etc/apt/sources.list.d/ 139 ls 140 rm ros-latest.list 1.. 2021. 9. 23. Ubuntu 16.04 에서 Docker 를 사용하여 Cuda 9.0, Cudnn 7.0 으로 환경 설정하고 Tensorflow 1.8 을 Source에서 설치하기 Ubuntu 16.04 에서 Docker 를 사용하여 Cuda 9.0, Cudnn 7.0 으로 환경 설정하고 Tensorflow 1.8 을 Source에서 설치하기 Installing Tensorflow 1.8 from source by setting cuda 9.0 and cudnn 7.0 using Docker in Ubuntu 16.04 요약 도커세팅 >> ubuntu16.04 cuda 9.0 image pull >> nvidia-docker 설치 >> 그래픽카드 드라이버 설치확인 >> 텐서플로우 버전호환 체크 >> Cudnn 7.0 설치 >> Tensorflow1.8-gpu 소스에서 설치 >> 설치확인 >> ROS설치 1. Docker Setting 도커는 환경설정을 편리하게 관리하기 위해서 많이.. 2021. 9. 6. 이전 1 2 3 4 5 ··· 10 다음
