我打算在配备 Geforce GTX 1080 ti 的远程 Linux 工作站上租用一些空间,因为我想在那里运行这个深度学习存储库:
https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/MonocularTotalCapture
它需要 Ubuntu 16.04 和 Cuda 9 才能运行,而我的显卡(Geforce RTX 2080 ti)不支持它。我还有另一台装有 Geforce 1060 的电脑。我已在那台电脑上安装了 repo,但当我运行它时,它总是给我这个错误:
./openpose/build/examples/openpose/openpose.bin --face --hand --image_dir ./example_dance/raw_image --write_json example_dance/openpose_result --render_pose 0 --display 0 -model_pose BODY_25 -Starting OpenPose demo...Configuring OpenPose...Starting thread(s)...Auto-detecting all available GPUs... Detected 1 GPU(s), using 1 of them starting at GPU 0.F0322 22:31:40.377177 10803 syncedmem.cpp:71] Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory
*** Check failure stack trace: *** @ 0x7f9f2800e5cd google::LogMessage::Fail() @
我认为那台电脑的性能不足以运行存储库。我联系了这家公司:
他们告诉我,我应该“使用 docker 容器将我的镜像安装到我们的服务器上”。他们还说他们没有具体的教程可以让我学习如何做到这一点。因为我不是专业人士,我只是个业余爱好者,所以我来这里是为了问是否有人有具体的教程可以做我想做的事情。谢谢。
答案1
这在 Docker 领域是不可行的,但我会尽力提供帮助。
您可能需要在 Docker Hub 上创建一个帐户才能将映像发布到他们的服务器上。
在这项努力中,您最好的朋友是谷歌,因为您需要学习如何创建 Dockerfile。
你需要创建一个 Dockerfile,然后将所需的必要项目安装到该镜像中。例如 MonocularTotalCapture
这是您所需的粗略框架,其中缺少很多内容,但希望您能明白,您必须逐步完成典型的安装过程,但不是在机器上运行命令,而是运行 docker 命令。
从https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/MonocularTotalCapture您需要完成并添加所有依赖项,然后完成所有安装步骤。
FROM ubuntu:16.04
RUN apt update \
&& apt install -y ffmpeg \
&& apt install -y python3.5 \
&& apt install -y pip3 \
&& apt install -y git
RUN git clone "https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/MonocularTotalCapture.git"
需要注意的是,这不一定是一个简单的过程,但它是可行的,并且你将在此过程中学到很多东西。
编辑:您可能不需要从裸机 Ubuntu 映像开始。https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker看起来 nvidia 是一个带有驱动程序的 ubuntu 基础映像,这可能是一个更好的起点,因为您不需要在安装过程中手动安装驱动程序。