@vitis-ai VSCode连接本地docker_gpu容器进行开发
欢迎来到恒殿您好！欢迎来到恒殿分享。
vitis-ai docker-gpu 常见启动失败解决办法 docker: Error response from daemon: could not select device driver “” with capabilities: [[gpu]].解决办法：添加apt源curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -distribution=$(、/etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.listsudo apt-get updatesudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
vscode 连接本地docker_gpu容器进行开发 安装 Remote - Containers 使用命令行 进入 Vitis-AI目录 启动 vitis-ai docker_gpu./docker_run.sh xilinx/vitis-ai-gpu:latest
点击左下角绿色按钮 选择 Attach to Running Container…选择自己的docker容器点击文件–>打开文件夹，打开你 的工作目录这时候的目录就是docker容器 中 的目录了。测试 新建一个 py文件测试以下 tensorflow环境在应用市场中给docker安装python插件，搜索python 能装得都装上单击vscode下方的蓝色提示匡中python字样 可以打开python解释器配置选项栏点击 +输入解释器路径… 按照图片中蓝色选项的路径进行选择创建python文件写一个简单的tensorflow测试代码。右键在终端运行即可看到结果 本例子结果13.0 输出log看出gpu参与运算
结束。