易于管理的开发环境至关重要

发布时间：2025-06-24 17:28:32  作者：北方职教升学中心  阅读量：791


pytorch-notebook-gpu quay.io/jupyter/pytorch-notebook:cuda11-python-3.12.7。}。易于管理的开发环境至关重要。.。

在Docker 直接点击Desktop中的链接访问。.。.。

GitHub使用GitHub 新建GitHub仓库的Desktop。(。run。则部署完成。cuda。test_cuda。5。
将宿主机目录挂载到容器中的指定路径，方便后续代码管理，文件可以直接在本地操作。 =="__main__":。)。8888。:。__name__。pull quay.io/jupyter/pytorch-notebook:cuda11-python-3.12.7。 -v。]。同时，借助 GPU 计算能力强，可以显著提高模型训练和推理的效率。-p。print。 =torch。实验记录和代码共享。)。

docker。通过本教程󿀌您将掌握使用 Docker 构建专业深度学习环境的核心技能，并且可以轻松管理和分享你的研究成果，提高工作效率和合作能力。"=== PyTorch GPU 测试 ===")。

将token码复制到httpp://127.0.0.1:可以在8888顶部的框架内。print。>

在显示的信息底部，由一长串字符组成的token可以看到。test_cuda。
本地的D:/Program Files/pytorch-notebook文件夹是GitHub仓库在当地的位置，work文件夹中存储代码文件。
D:/Program Files/pytorch-notebook。

在当今快速发展的深度学习领域，构建一个高效、(。

3. 新建GitHub仓库。5。result。
在本地的D:/Program Files/pytorch-notebook/Work文件夹可以直接操作容器/home/jovyan/work文件。

-p 8888:8888：
将宿主机的 8888 端口映射到容器 8888 端口。

http://127.0.0.1:8888/lab?token= ...<token>..。:。device。

token获取：

docker。(。)。

–gpus all：
所有可用的容器分配给容器 GPU 资源。"D:/Program Files/pytorch-notebook/work:/home/jovyan/work"--name。 -d。实用的步骤和技能，帮助您有效地开发模型、

4. 操作docker容器。

-v “D:/Program Files/pytorch-notebook/work:/home/jovyan/work”。
为容器指定一个名称。

另外，本文还将指导您如何指导您 Jupyter Notebook 代码文件在中间无缝托管 GitHub，实现代码的版本控制和协作管理。if。,:。

方法二。

输入浏览器。以下是结果张量的部分：")。本文将详细介绍如何使用 Docker 部署一个支持 GPU 加速的 PyTorch Jupyter Notebook 环境，帮助您轻松搭建高性能的深度学习开发平台。
若device为cuda，)。
Jupyter Notebook

1. 下载CUDA 11.6。
写下本地仓库的路径地址。

5. 访问Jupyter工作台。

-d：
后台模式运行容器，当前终端࿰启动后，# 检查 CUDA 是否可用。

以下是测试代码。

http://127.0.0.1:8888。def。logs。all。is_available。无论你是深度学习的初学者󿀌经验丰富的研究人员，本教程将为您提供全面、(。稳定、"运算完成。
CUDA Toolkit 11.6 Download。(。
会是一大串网站。(。# 打印前5行5列。torch。
作者的位置是。通过容器化技术󿀌您可以确保开发环境的一致性和可移植性，避免环境配置问题引起的发展障碍。 {。
2. 拉Pytorch-Notebook镜像。 --gpus。print。[。
先按顺序建GitHub仓库会更方便。
形似。f"CUDA 可用:。cuda_available。:8888。print。
docker。
–name pytorch-notebook-gpu。
方法一。(。result。容器不会占用c;它将在后台运行。
import。
6. 测试GPU 加速的 PyTorch Jupyter Notebook。# 打印部分结果。")。 <Jupyter container id。
上一篇：深入了解热门模拟商业游戏的玩法和特点
下一篇：探索模拟商业游戏的无限魅力