深度学习框架 MindSpore —— 华为出品的AI计算框架， docker 安装

深度学习框架  MindSpore  ——   华为出品的AI计算框架

官网地址：

​​https://www.mindspore.cn/​​

源代码地址：

​​https://gitee.com/devilmaycry812839668/mindspore​​

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安装方法：

（注意：   这里假设已经安装好了docker及NVIDIA-docker）

官网给出的 ​​nvidia-container-toolkit​​ 安装方式：

# Acquire version of operating system version
DISTRIBUTION=$(. /etc/os-release; echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$DISTRIBUTION/nvidia-docker.list | tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

docker以及 NVIDIA-docker的安装也可以参考：

再次重启Docker:

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

获取MindSpore镜像

对于​​GPU​​后端，可以直接使用以下命令获取最新的稳定镜像：

docker pull swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-gpu:{tag}

这里到今晚位置只能是：

获取MindSpore镜像

对于​​GPU​​后端，可以直接使用以下命令获取最新的稳定镜像：

docker pull swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-gpu:1.1.1

运行MindSpore镜像

执行以下命令启动Docker容器实例：

docker run -it -v /dev/shm:/dev/shm --runtime=nvidia --privileged=true swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-gpu:{tag} /bin/bash

其中：

• ​​-v /dev/shm:/dev/shm​​ 将NCCL共享内存段所在目录挂载至容器内部；
• ​​--runtime=nvidia​​​ 用于指定容器运行时为​​nvidia-container-runtime​​；
• ​​--privileged=true​​ 赋予容器扩展的能力;
• ​​{tag}​​对应上述表格中的标签。

不过，个人建议启动容器的方式如下：

sudo docker run -it -v /dev/shm:/dev/shm -v /home/devil/data:/data -p 8000:22 -p 8001:8001 -p 8002:8002 -p 8003:8003 -p 8004:8004 -p 8005:8005  --runtime=nvidia --privileged=true swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-gpu:1.1.1 /bin/bash

sudo docker run -it -v /dev/shm:/dev/shm -v /home/devil/data:/data -p 8000:22 -p 8001:8001 -p 8002:8002 -p 8003:8003 -p 8004:8004 -p 8005:8005  --runtime=nvidia --privileged=true swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-gpu:1.1.1 /bin/bash

配置好多个文件映射及网络端口映射。

验证是否安装成功：

import numpy as np
import mindspore.context as context
import mindspore.ops as ops
from mindspore import Tensor

context.set_context(mode=context.PYNATIVE_MODE, device_target="GPU")

x = Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32))
y = Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32))
print(ops.tensor_add(x, y))