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在本项目中使用了docker容器搭建环境,Dockerfile 如下:
FROM tensorflow/tensorflow:1.14.0-gpu-py3 RUN pip install scipy==1.3.3 RUN pip install requests RUN pip install Pillow RUN pip install matplotlib RUN pip install pandas RUN pip install keras==2.2.4 RUN pip install scikit_learn==0.20.0 RUN pip install transformers==3.5.0
创建docker容器:
sudo docker build - < Dockerfile
创建成功之后给打上标签:
docker tag a7a1861d2150 datascience/text2animeface:v0.1
然后进入容器:
sudo docker run --gpus all -it -p 8080:8080 -p 8888:8888 -d -v `pwd`:/mnt datascience/text2animeface:v0.1
然后安装jupyter之后启动jupyter
jupyter-notebook --allow-root
问题出现,外面无法访问localhost:8888, telnet也不通,反复尝试,不需要重新建立容器,直接使用以下命令启动jupyter即可:
jupyter-notebook --allow-root --ip=0.0.0.0 --port=8888
ip地址绑定到0.0.0.0也就是任意ip地址吧,端口8888,
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。