pytorch 如何使用NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU启动chenrocks/uniter？

col17t5w 于 2022-11-09 发布在其他

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docker run --gpus '"'device=$CUDA_VISIBLE_DEVICES'"' --ipc=host --rm -it \
    --mount src=$(pwd),dst=/src,type=bind \
    --mount src=$OUTPUT,dst=/storage,type=bind \
    --mount src=$PRETRAIN_DIR,dst=/pretrain,type=bind,readonly \
    --mount src=$TXT_DB,dst=/txt,type=bind,readonly \
    --mount src=$IMG_DIR,dst=/img,type=bind,readonly \
    -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=$CUDA_VISIBLE_DEVICES \
    -w /src chenrocks/uniter

当我运行这个文件时，它打印错误

NVIDIA Release 19.05 (build 6411784) PyTorch Version 1.1.0a0+828a6a3

...

WARNING: Detected NVIDIA NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU, which is not yet supported in this version of the container
ERROR: No supported GPU(s) detected to run this container

它不适合我NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU，所以我想将版本更改为22.05，但当我运行此程序时，

docker run --gpus '"'device=$CUDA_VISIBLE_DEVICES'"' --ipc=host --rm
-it nvcr.io/nvidia/pytorch:22.05-py3 \
    --mount src=$(pwd),dst=/src,type=bind \
    --mount src=$OUTPUT,dst=/storage,type=bind \
    --mount src=$PRETRAIN_DIR,dst=/pretrain,type=bind,readonly \
    --mount src=$TXT_DB,dst=/txt,type=bind,readonly \
    --mount src=$IMG_DIR,dst=/img,type=bind,readonly \
    -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=$CUDA_VISIBLE_DEVICES \
    -w /src chenrocks/uniter

它打印错误

/opt/nvidia/nvidia_entrypoint.sh: line 49: exec: --: invalid option
exec: usage: exec [-cl] [-a name] [command [arguments ...]] [redirection ...]

如果您能告诉我如何更改版本，我将非常感激。

pytorch

来源：https://stackoverflow.com/questions/74086931/how-can-i-launch-chenrocks-uniter-with-nvidia-geforce-rtx-3090-gpu

1条答案

按热度按时间

w6lpcovy1#

第二个docker run命令指定2个图像：

docker run ... nvcr.io/nvidia/pytorch:22.05-py3 chenrocks/uniter

你只能通过一个。
另请注意docker run命令的一般格式：

$ docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]

更新

但是如果docker图像的nvidia/pytorch版本不适合我的GPU，我可以不使用docker图像吗？或者我可以做些什么？
您可以尝试编辑引用项目的Dockerfile以构建自定义Docker映像。
大概是这样的：

git clone https://github.com/ChenRocks/UNITER.git
cd UNITER

# replace the first line of the Dockerfile with:

# FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:22.05-py3

docker build .

# ...

# Successfully built <image_id>

然后，只需编辑您的docker run命令，以使用您自定义构建的映像：

docker run ... <image_id>

看起来至少还有一个人有一个similar issue。不幸的是，该项目没有得到积极的维护，所以很难得到任何形式的支持，当试图使它与最新的硬件工作。

赞(0）回复(0）举报 2022-11-09

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