PyTorch 在 Docker 容器中使用 GPU – CUDA 版本: N/A，而 torch.cuda.is_available 返回 False

在本文中，我们将介绍如何在 Docker 容器中使用 PyTorch GPU 功能，以及如何处理 CUDA 版本为 N/A 且 torch.cuda.is_available() 返回 False 的问题。PyTorch 是一个广受欢迎的深度学习框架，通过利用 GPU 加速，可以显著提升训练和推理的速度。然而，有时在使用 Docker 容器时，可能会遇到无法正常使用 GPU 的问题。

阅读更多：Pytorch 教程

Docker 中 PyTorch 使用 GPU 的基本设置

在 Docker 中使用 PyTorch GPU 功能的第一步是确保正确的环境设置。首先，请确保安装了与 NVIDIA 显卡相对应的 CUDA 驱动程序和工具包。此外，需要安装适应于 PyTorch 版本的 CUDA 工具包，以便与 PyTorch 进行 GPU 兼容。

接下来，在 Dockerfile 中设置正确的基础镜像，以便 PyTorch 可以使用 GPU。以下是一个示例 Dockerfile 的内容：

FROM pytorch/pytorch:latest

# 安装 CUDA 工具包
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    cuda-nvml-dev-{{ REPLACE CUDA VERSION }} \
    cuda-command-line-tools-{{ REPLACE CUDA VERSION }} \
    cuda-libraries-dev-{{ REPLACE CUDA VERSION }} \
    cuda-minimal-build-{{ REPLACE CUDA VERSION }} \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 设置环境变量
ENV TORCH_CUDA_ARCH_LIST="Volta;Turing"

# 安装其他所需的依赖项
RUN pip install --no-cache-dir numpy torch torchvision

# 在容器中运行训练脚本
CMD ["python", "train.py"]

请将 {{ REPLACE CUDA VERSION }} 替换为您实际使用的 CUDA 版本。

为了确保 PyTorch 可以正常访问 GPU，需要安装相应的 CUDA 驱动程序和工具包，并设置 TORCH_CUDA_ARCH_LIST 环境变量。此外，安装其他需要的依赖项如 numpy、torch 和 torchvision。

处理 CUDA 版本为 N/A 和 torch.cuda.is_available() 返回 False 的问题

有时候，在 Docker 容器中运行 PyTorch 时，CUDA 版本可能会显示为 N/A，而且 torch.cuda.is_available() 返回 False。这可能是由于没有正确安装 CUDA 驱动程序或在容器内部无法访问 GPU 导致的。

要解决此问题，以下是一些可能的解决方法：

1. 确保正确安装 CUDA 驱动程序和工具包

在 Docker 容器内运行以下命令，确保 CUDA 驱动程序和工具包已正确安装：

nvidia-smi

这应该显示您的 GPU 信息。如果未显示 GPU 信息，那么可能需要重新安装 CUDA 驱动程序和工具包。

2. 检查容器是否正在访问 GPU

在 Dockerfile 中，您需要添加以下行以确保容器可以访问 GPU：

--gpus all

这将确保容器可以访问所有可用的 GPU。

3. 确保在容器内启用 NVIDIA 的 Docker 运行时

在 Docker 容器中正确使用 GPU 的另一个重要因素是确保使用 NVIDIA 的 Docker 运行时。在容器运行时启用 NVIDIA 的 Docker 运行时可以确保容器内部可以访问 GPU。可以按照 NVIDIA Docker 官方文档中的说明安装和配置 NVIDIA 的 Docker 运行时。

4. 使用 nvidia-docker 命令

如果您在 Docker 容器中使用的是 nvidia-docker 命令，可以更新到最新版本的 Docker，并确保 nvidia-container-toolkit 和 nvidia-container-runtime 已正确安装。使用最新版本的 nvidia-docker 可以确保容器内部可以正常访问 GPU。

5. 检查容器内的权限问题

有时候，容器内的权限设置可能会阻止 PyTorch 访问 GPU。在运行容器时，可以添加以下参数来解决权限问题：

--ipc=host --privileged

这样可以确保容器具有与主机共享的命名空间和特权，从而使 PyTorch 能够访问 GPU。

6. 检查 PyTorch 版本和依赖项兼容性

确保您使用的 PyTorch 版本与安装的 CUDA 版本兼容。不同版本的 PyTorch 对不同版本的 CUDA 有特定的要求。请检查 PyTorch 官方文档以获得正确的版本兼容性信息。

示例和代码

以下示例展示了如何在 Docker 容器中使用 PyTorch GPU 功能：

import torch

# 检查 GPU 是否可用
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device('cuda')
    print('GPU available, using', torch.cuda.get_device_name(0))
else:
    device = torch.device('cpu')
    print('GPU not available, using CPU')

# 在 GPU 上执行计算
x = torch.tensor([1, 2, 3]).to(device)
y = torch.tensor([4, 5, 6]).to(device)
result = x + y
print(result)

在上述示例中，我们首先检查 GPU 是否可用。如果可用，我们将 PyTorch 的计算设备设置为 GPU，否则将设置为 CPU。接下来，我们创建了两个张量 x 和 y，并将它们移动到计算设备上。最后，我们执行加法操作，并将结果打印出来。

总结

在本文中，我们介绍了如何在 Docker 容器中使用 PyTorch 的 GPU 功能，并解决了 CUDA 版本显示为 N/A 和 torch.cuda.is_available() 返回 False 的问题。我们讨论了在 Dockerfile 中设置正确的基础镜像、安装相应的 CUDA 驱动程序和工具包、设置环境变量以及其他可能的解决方法。通过正确配置和安装，您可以在 Docker 容器中充分发挥 PyTorch 的 GPU 加速功能，提高深度学习训练和推理的效率。