如何在本地复制干净的Google Colab环境？

Question

这可能是一个奇怪的问题。每当我在本地使用 Linux 环境时，导入、安装、CUDA 驱动程序以及任何与设置相关的内容总会出现一些错误。

然而，在 Google Colab 中，它只是 100% 有效。有没有办法可以在本地复制 Google Colab 环境，以便我可以使用自己的资源？本地环境和 Colab 环境（显然云除外）之间有区别吗？

再说一次——很奇怪，但会有很大的帮助。

Answer 1

目前还没有官方的 google colaboratory docker 镜像可以在本地进行设置。

如果您想继续使用 pip 包管理器，可以使用具有 GPU 支持的官方 Tensorflow docker 映像。

您所需要做的就是在您的计算机上安装 docker 并拉取映像：

docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter 然后运行它： docker run -it --rm --gpus all -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter 并打开浏览器http://127.0.0.1:8888/?token=..。

欢迎您使用现成的tensorflow-gpu 笔记本。

其他选择是使用操作系统中安装的 anaconda3 或 miniconda3（最小发行版）。当涉及到特定于硬件的库时，Conda 包管理器通常要容易得多。这是官方指南。