nvidia-docker的服务无法启动
2019-04-30 10:41:36
张天浩
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新手刚接触docker，用来训练深度学习模型 

docker run --name digits -d -p 8080:5000 -v /path/to/this/repository:/data/repo kaixhin/digits
但在digits中调用的是CPU过程太慢，于是寻找到了nvidia-docker，开始了奇怪的旅程～～～

nvidia-docker很奇怪的问题，安装完后利用 docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi 验证安装结果，显示为

===============================================================

bc@bc-pc:~$ nvidia-smi
Tue Apr 30 10:21:30 2019       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 418.56       Driver Version: 418.56       CUDA Version: 10.1     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 1070    Off  | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
|  0%   43C    P0    36W / 166W |    148MiB /  8116MiB |      1%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1473      G   /usr/lib/xorg/Xorg                           146MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

bc@bc-pc:~$ docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi
Tue Apr 30 02:21:43 2019       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 418.56       Driver Version: 418.56       CUDA Version: 10.1     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 1070    Off  | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
|  0%   44C    P0    35W / 166W |    148MiB /  8116MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
+-----------------------------------------------------------------------------+

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但是用nvidia-docker去训练模型时 

nvidia-docker run --name digits -d -p 8080:5000 -v /path/to/this/repository:/data/repo kaixhin/digits
结果还是显示的用CPU完成的，不知道是我的nvidia-docker的用法不对么？我直接在原来的语句前加了nvidia-。

还有，我在用systemctl start nvidia-docker启动nvidia-docker的服务时，提示如图2错误，这个路径根本不存在。

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bc@bc-pc:~$ sudo systemctl start nvidia-docker
Failed to start nvidia-docker.service: Unit nvidia-docker.service not found.
bc@bc-pc:~$ sudo systemctl status nvidia-docker
● nvidia-docker.service
   Loaded: not-found (Reason: No such file or directory)
   Active: inactive (dead)

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docker和nvidia-docker的版本信息。

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bc@bc-pc:~$ sudo docker version
[sudo] password for bc: 
Client:
 Version:           18.09.5
 API version:       1.39
 Go version:        go1.10.8
 Git commit:        e8ff056
 Built:             Thu Apr 11 04:44:24 2019
 OS/Arch:           linux/amd64
 Experimental:      false

Server: Docker Engine - Community
 Engine:
  Version:          18.09.5
  API version:      1.39 (minimum version 1.12)
  Go version:       go1.10.8
  Git commit:       e8ff056
  Built:            Thu Apr 11 04:10:53 2019
  OS/Arch:          linux/amd64
  Experimental:     false
bc@bc-pc:~$ sudo nvidia-docker version
NVIDIA Docker: 2.0.3
Client:
 Version:           18.09.5
 API version:       1.39
 Go version:        go1.10.8
 Git commit:        e8ff056
 Built:             Thu Apr 11 04:44:24 2019
 OS/Arch:           linux/amd64
 Experimental:      false

Server: Docker Engine - Community
 Engine:
  Version:          18.09.5
  API version:      1.39 (minimum version 1.12)
  Go version:       go1.10.8
  Git commit:       e8ff056
  Built:            Thu Apr 11 04:10:53 2019
  OS/Arch:          linux/amd64
  Experimental:     false

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