码农知识堂 - 1000bd
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  • 在构建Docker镜像时报错: Unable to locate package libcudnn7


    1.构建Docker镜像时安装各种依赖项和软件包时,遇到问题:

    1. E: Unable to locate package libcudnn7
    2. E: Version '2.7.8-1+cuda11.0' for 'libnccl2' was not found
    3. E: Version '2.7.8-1+cuda11.0' for 'libnccl-dev' was not found

    配置代码片段:

    1. FROM nvidia/cuda:11.0.3-devel-ubuntu18.04
    2. ENV PROJECT=permatrack
    3. # ENV PYTORCH_VERSION=1.4
    4. # ENV TORCHVISION_VERSION=0.5.0
    5. ENV PYTORCH_VERSION=1.7
    6. ENV TORCHVISION_VERSION=0.8.0
    7. ENV CUDNN_VERSION=8.0.5.39+cuda11.0
    8. ENV NCCL_VERSION=2.7.8-1+cuda11.0
    9. ENV TRT_VERSION=7.2.3
    10. ENV LC_ALL=C.UTF-8
    11. ENV LANG=C.UTF-8
    12. RUN apt-get update && apt-get install -y --allow-downgrades --allow-change-held-packages --no-install-recommends \
    13. build-essential \
    14. cmake \
    15. g++-4.8 \
    16. git \
    17. curl \
    18. docker.io \
    19. vim \
    20. wget \
    21. ca-certificates \
    22. libcudnn7=${CUDNN_VERSION} \
    23. libnccl2=${NCCL_VERSION} \
    24. libnccl-dev=${NCCL_VERSION} \
    25. libjpeg-dev \
    26. libpng-dev \
    27. python${PYTHON_VERSION} \
    28. python${PYTHON_VERSION}-dev \
    29. python3-tk \
    30. librdmacm1 \
    31. libibverbs1 \
    32. libgtk2.0-dev \
    33. unzip \
    34. bzip2 \
    35. htop \
    36. gnuplot \
    37. ffmpeg

    2.解决办法:不构建cudnn和nccl,即将下面3行注释:

    1. libcudnn7=${CUDNN_VERSION} \
    2. libnccl2=${NCCL_VERSION} \
    3. libnccl-dev=${NCCL_VERSION} \

    怀疑:后面nvidia的cuda镜像包含了cudnn和nccl,而在下面的代码中使用docker需要安装nccl和cudnn,应该是镜像比较早的,不过下面的镜像也找不到了,cuda镜像也得改成最新的了GitHub - TRI-ML/permatrack: Implementation for Learning to Track with Object Permanence

    看到一个比较好的安装nvidia cuda镜像和使用容器的博客:Ubuntu上从CUDA开始构建深度学习镜像 - 八十八键的宇宙 (yuxinzhao.net)

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_46455141/article/details/134028242
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