拉勾教育基于Docker的Python开发
在PyCharm和Visual Studio代码上支持CUDA,拉勾IT课小编为大家分析这一技术。
介绍
如果你没有经验,建立一个开发环境是不容易的,特别是如果你想学习的技术很多。
本教程旨在向你展示如何在PyCharm或Visual Studio代码中设置一个基于Docker的Python开发环境,并支持CUDA。
免责声明
• 在写这篇文章的时候,我无法在Windows10 家庭版中使用Docker内部的CUDA(即使是内部版本),所以本教程是在考虑Linux的情况下实现的,尽管基本上没有什么是特定于平台的。
• 只有在专业版上才能使用Docker作为PyCharm的远程Python解释器。
• 我假设你已经在你的机器上安装了Docker。
• 我假设你已经在你的机器上安装了CUDA。如果你仍在设置你的Linux机器。
项目结构
在本教程中,我使用了一个只有3个文件的玩具项目:
生成容器的Dockerfile。
requirements.txt包含项目依赖项的文件。
run.py包含一些要运行的代码的文件。显然,你的个人项目很可能更复杂,你可以使用不同的方法来管理依赖关系,你也可以使用docker-compose.yaml但为了实现我的例子这会毫无意义引入复杂性
介绍
如果你没有经验,建立一个开发环境是不容易的,特别是如果你想学习的技术很多。
本教程旨在向你展示如何在PyCharm或Visual Studio代码中设置一个基于Docker的Python开发环境,并支持CUDA。
免责声明
• 在写这篇文章的时候,我无法在Windows10 家庭版中使用Docker内部的CUDA(即使是内部版本),所以本教程是在考虑Linux的情况下实现的,尽管基本上没有什么是特定于平台的。
• 只有在专业版上才能使用Docker作为PyCharm的远程Python解释器。
• 我假设你已经在你的机器上安装了Docker。
• 我假设你已经在你的机器上安装了CUDA。如果你仍在设置你的Linux机器。
项目结构
在本教程中,我使用了一个只有3个文件的玩具项目:
生成容器的Dockerfile。
requirements.txt包含项目依赖项的文件。
run.py包含一些要运行的代码的文件。显然,你的个人项目很可能更复杂,你可以使用不同的方法来管理依赖关系,你也可以使用docker-compose.yaml但为了实现我的例子这会毫无意义引入复杂性