在Docker中访问Pytorch模型的GPU
我开发了一个机器学习模型，并将其与Flask应用程序集成。当我尝试为应用程序运行 docker 映像时，它显示我没有 GPU 访问权限。我应该如何编写一个 Docker 文件，以便我可以在容器内使用“cuda GPU”？下面是泊坞文件的当前状态。
来自蟒蛇：3.9
工作目录/myapp
补充。/myapp
运行pip3 install -r requirements.txt
复制…
CMD["python"，"./app.py"]
共有1个答案
执行docker run时需要使用--gpus参数，检查出留档。
-
问题内容： 是否可以在Scrapy管道中访问django模型，以便将已抓取的数据直接保存到模型中？ 我已经看到了，但是我真的不知道如何设置它吗？ 问题答案： 如果还有其他人遇到相同的问题，这就是我解决的方法。 我将其添加到我的scrapy settings.py文件中： 注意：上面的路径是到你的django项目文件夹，而不是settings.py文件。 现在，你将可以在scrapy项目中完全访问d
-
如何像方法在Keras中的作用：
-
问题内容： 有什么办法，我可以像在Keras中的方法那样在PyTorch中打印模型的摘要，如下所示？ 问题答案： 虽然您不会像Keras的模型那样获得有关模型的详细信息。总之，仅打印模型将使您对所涉及的不同层及其规格有所了解。 例如： 在这种情况下，输出将如下所示： 正如Kashy所提到的，现在您可以使用该方法来获取不同图层的权重。但是，使用此层列表可能会提供更多指导，即创建一个辅助函数来获得类似
-
译者：talengu PyTorch的主要接口为Python。虽然Python有动态编程和易于迭代的优势，但在很多情况下，正是Python的这些属性会带来不利。我们经常遇到的生产环境，要满足低延迟和严格部署要求。对于生产场景而言，C 通常是首选语言，也能很方便的将其绑定到另一种语言，如Java，Rust或Go。本教程将介绍从将PyTorch训练的模型序列化表示，到C语言_加载_和_执行_的过程。
-
本文向大家介绍解决pytorch 模型复制的一些问题，包括了解决pytorch 模型复制的一些问题的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 直接使用 会出现当更新model2时，model1的权重也会更新，这和自己的初始目的不同。 经评论指出可以使用： 来实现深拷贝，手上没有pytorch环境，具体还没测试过，谁测试过可以和我说下有没有用。 原方法： 所有要使用模型复制可以使用如下方法。 这样编写
-
本文向大家介绍解决pytorch 保存模型遇到的问题，包括了解决pytorch 保存模型遇到的问题的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 今天用pytorch保存模型时遇到bug Can't pickle <class 'torch._C._VariableFunctions'> 在google上查找原因，发现是保存时保存了整个模型的原因，而模型中有一些自定义的参数 将 torch.save(m