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Jupyter Notebook 模式适合初学者和快速验证Jupyter 提供图形化界面支持单元格执行、Markdown 注释和结果可视化非常适合边学边试。启动命令如下docker run -it --gpus all -p 8888:8888 pytorch-cuda-v2.8-jupyter运行后控制台会输出一个带 token 的 URL复制到浏览器即可进入工作台。你可以直接创建.ipynb文件开始编码还能实时查看训练损失曲线、预测图像等输出。输入 Token 即可登录可直接创建并编辑 Notebook这种方式的优势在于反馈即时特别适合调试模型结构或探索数据分布。2. SSH 模式适合高级用户和自动化流程如果你习惯终端操作或者想用 VS Code 进行远程开发SSH 模式更合适。启动命令docker run -d --gpus all -p 2222:22 pytorch-cuda-v2.8-ssh然后通过 SSH 客户端连接ssh rootlocalhost -p 2222默认密码通常是root。可运行 python、vim、nvidia-smi 等命令这种模式更适合运行长时间训练任务比如配合nohup、集成 Makefile 构建系统或是接入 CI/CD 流水线。实战用 CNN 分类 MNIST 手写数字接下来我们就以 MNIST 分类为例走一遍从环境启动到模型训练的完整流程。整个项目架构清晰明了--------------------- | 用户终端 | | (Browser / SSH Client) | -------------------- | | HTTP / SSH 协议 v ----------------------------- | 宿主机 Host Machine | | ------------------------- | | | Docker Engine | | | | --------------------- | | | | | PyTorch-CUDA-v2.8 | | | | | | Container | | | | | | - PyTorch 2.8 | | | | | | - CUDA 12.1 | | | | | | - GPU Access via nvidia-container-runtime | | | --------------------- | | | ------------------------- | | NVIDIA GPU Driver Devices | -----------------------------容器负责运行代码宿主机提供 GPU 资源用户通过 Jupyter 或 SSH 接入容器进行开发。第一步检查 GPU 是否就绪无论哪种接入方式第一件事都是确认 GPU 可用import torch device torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu) print(fUsing device: {device}) if device.type cuda: print(fGPU Name: {torch.cuda.get_device_name(0)})如果一切正常你应该能看到类似NVIDIA A100或RTX 3090的设备名称。如果返回 CPU那就要检查是否安装了 NVIDIA Container Toolkit。第二步加载并预处理数据MNIST 是手写数字识别的经典数据集包含 6 万张训练图像和 1 万张测试图像每张为 28×28 的灰度图。PyTorch 提供了极简的加载方式transform transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) # 全局均值和标准差 ]) train_dataset torchvision.datasets.MNIST( root./data, trainTrue, downloadTrue, transformtransform ) test_dataset torchvision.datasets.MNIST( root./data, trainFalse, downloadTrue, transformtransform ) train_loader DataLoader(train_dataset, batch_size64, shuffleTrue, num_workers4, pin_memoryTrue) test_loader DataLoader(test_dataset, batch_size1000, shuffleFalse, num_workers4, pin_memoryTrue)这里有两个性能优化点值得强调num_workers4启用多进程加载数据避免 I/O 成为瓶颈pin_memoryTrue将数据 pinned 到主机内存提升向 GPU 传输的速度。如果你遇到 DataLoader 崩溃的问题可能是共享内存不足建议启动容器时加上--shm-size8g参数。第三步定义模型我们构建一个轻量级的卷积神经网络CNN结构如下class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() self.conv1 nn.Conv2d(1, 32, kernel_size3, padding1) self.relu nn.ReLU() self.pool nn.MaxPool2d(2) self.conv2 nn.Conv2d(32, 64, kernel_size3, padding1) self.fc1 nn.Linear(64 * 7 * 7, 1000) self.dropout nn.Dropout(0.5) self.fc2 nn.Linear(1000, 10) def forward(self, x): x self.pool(self.relu(self.conv1(x))) # 28x28 → 14x14 x self.pool(self.relu(self.conv2(x))) # 14x14 → 7x7 x x.view(x.size(0), -1) # 展平 x self.relu(self.fc1(x)) x self.dropout(x) x self.fc2(x) return x model SimpleCNN().to(device)这个模型虽然简单但在 MNIST 上能达到 99% 以上的准确率。关键设计考量包括使用两个卷积层提取局部特征每次卷积后接 ReLU 和池化增强非线性并降维全连接层前加入 Dropout防止过拟合最终输出维度为 10对应 0~9 十个类别。第四步训练与评估训练逻辑非常直观criterion nn.CrossEntropyLoss() optimizer optim.Adam(model.parameters(), lr0.001) def train(epoch): model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target data.to(device), target.to(device) optimizer.zero_grad() output model(data) loss criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 100 0: print(fTrain Epoch: {epoch} [{batch_idx * len(data)}/{len(train_loader.dataset)} f({100. * batch_idx / len(train_loader):.0f}%)]\tLoss: {loss.item():.6f}) def test(): model.eval() correct total 0 with torch.no_grad(): for data, target in test_loader: data, target data.to(device), target.to(device) outputs model(data) _, predicted torch.max(outputs.data, 1) total target.size(0) correct (predicted target).sum().item() print(f\nTest Accuracy: {correct}/{total} ({100 * correct / total:.2f}%)\n) # 开始训练 for epoch in range(1, 6): train(epoch) test()5 个 epoch 后准确率通常能稳定在99.2% 左右训练时间在 GPU 上仅需几十秒。最后别忘了保存模型torch.save(model.state_dict(), mnist_cnn.pth)这样下次可以直接加载权重进行推理无需重新训练。那些你可能踩过的坑我们都替你想好了尽管镜像大大简化了流程但在实际使用中仍有一些细节需要注意显存不足怎么办如果出现CUDA out of memory错误优先尝试降低batch_size比如从 64 改为 32数据不想每次重下建议挂载数据卷-v $(pwd)/data:/workspace/data避免容器重启后数据丢失多卡怎么用镜像原生支持多卡可通过--gpus device0,1指定使用特定 GPU模型层面可用nn.DataParallel或FSDP如何清理缓存训练结束后可调用torch.cuda.empty_cache()释放未使用的显存尤其在交互式环境中很重要。写在最后为什么这不只是“跑个 demo”也许你会觉得MNIST 只是个玩具数据集跑通它有什么意义但正是这种标准化任务最能体现工程实践的价值。我们今天完成的不仅仅是一个分类模型的训练而是一整套可复现、可迁移、可扩展的工作流环境由镜像保证一致性杜绝“在我机器上能跑”的协作难题GPU 加速开箱即用训练速度比 CPU 快 10 倍以上代码结构清晰易于迁移到 CIFAR-10、ImageNet 等更复杂任务整个流程可轻松集成进 CI/CD用于自动化测试或模型回归验证。未来随着 MLOps 的深入发展这种“镜像即环境”的模式将成为 AI 工程化的基础设施。掌握它不只是为了少装几个包更是为了建立起一套现代化的 AI 开发范式。所以下次当你想尝试新模型、新框架时不妨先问问自己有没有现成的镜像如果有那就别折腾了——直接docker run让时间花在真正重要的事情上。