Недавно я настроил WSL2 (Windows 10, 21H2) с поддержкой CUDA/Docker для обучения некоторых нейронных сетей. Для этого я следовал инструкциям из этого руководства:https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html
Закончив, я запустил изображение, как указано в документе, ссылку на который я привел:
docker run -it --gpus all -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter
На этом этапе я могу запустить браузер и работать на Jupyter Notebook с поддержкой GPU. Я проверяю это, запустив:
import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')
Вывод подтверждает доступность графического процессора:
[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')].
Закончив, я сохраняю изменения и выхожу из контейнера, нажимая CTRL-C.
До этого момента все работало так, как я и ожидал.
Для возобновления работы я использовал команду docker start -i happy_bosewhere happy_bose— имя контейнера, который я запустил ранее.
Однако поддержка графического процессора отсутствует (вызов tf.config.list_physical_devices('GPU')возвращает пустой список).
Я ожидал docker start -i happy_boseзапустить контейнер с поддержкой GPU, но это не так. Есть ли способ повторно использовать контейнер с поддержкой GPU или мне нужно создавать его и запускать с помощью docker runкаждый раз?