ubuntu pytorch容器内安装gpu版本的ffmpeg

news2024/11/20 10:01:50

一、基础镜像和生成容器

     pytorch/pytorch :1.13.1-cuda11.6-cudnn8-devel

生成容器,一定要加NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility,video,graphics,否则侯建无法推流,报错缺少编码之类的。

docker run -it --gpus all -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility,video,graphics  --shm-size 8g   -P --name ffmpeg_torch  --env LANG="C.UTF-8"  -v `pwd`:/host pytorch/pytorch:1.13.1-cuda11.6-cudnn8-devel

 

二、安装基础的库

     一定要装上,基本都有用,省的后面报各式各样的错

     删除自带的ffmpeg,在conda里

    rm -r  /opt/conda

apt update
apt install libx264-dev libx265-dev  libass-dev  build-essential yasm cmake libtool libc6 libc6-dev unzip wget libnuma1 libnuma-dev libtool-bin pkg-config libfdk-aac-dev libssl-dev libass-dev libsdl2-dev -y 

三、安装nv-codec-headers

make & make install

 四、安装ffmpeg

./configure  --prefix=/usr/local/ffmpeg --enable-openssl --disable-x86asm --enable-static --enable-shared --enable-ffplay --enable-gpl --enable-libx264 --enable-libx265 --enable-libfdk-aac --enable-libass --enable-libfreetype --enable-pthreads --enable-cuda --enable-cuda-nvcc --enable-cuvid --enable-nvenc --enable-libnpp --enable-nonfree --extra-cflags=-I/usr/local/cuda/include --extra-ldflags=-L/usr/local/cuda/lib64 
  
make & make install

五、修改系统路径文件

vim   .bashrc

# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/root/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
    eval "$__conda_setup"
else
    if [ -f "/root/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
        . "/root/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
    else
        export PATH="/root/anaconda3/bin:$PATH"
    fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<


export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/lib/pkgconfig:/usr/local/lib/pkgconfig
export PATH=$PATH:/usr/local/ffmpeg/bin/
export LD_LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/ffmpeg/lib

这里面把anconda的路径也加上了

六、还有可能出现的问题

    6.1 镜像提交的时候,没有问题,在镜像保存的时候报错:(可能是之前删除了系统自带的ffmpeg)

        

Error response from daemon: open /var/lib/docker/overlay2merged/opt/conda/bin/ffmpeg: no such file or directory

解决方法:

docker system prune --all
systemctl restart docker

这一步是清除无用的容器和容器,及一部分层,小心,如果镜像没有对应的容器,就会别删掉。

本次就是这样,不小删除所有镜像和容器,然后有重新拉取镜像、安装容器、配置ffmpeg,

docker commit提交容器,docker save保存镜像就没有问题,具体原因未知。

6.2  验证成功

推流测试:

ffmpeg -re -i ${video} -y -an -f  rawvideo -vcodec rawvideo -pix_fmt bgr24  -r 25  -g 25 -b:v  5000k -c:v h264_nvenc  -bufsize  5000k   -pix_fmt yuv420p  -tune ll   -f flv   ${url}

其中video、url是自己的是视频和推流地址。

注意此时:

在容器内容执行 nvidia-smi,并不能显示ffmpeg的进程;但在主机的nvidia-smi命令中可以体现如下:

 

最后一个关于软件的问题,

相关软件放在了自己的百度网盘/software,没有公开 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2243973.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

VSCode+ESP-IDF开发ESP32-S3-DevKitC-1(2)第一个工程 LED心跳灯

VSCodeESP-IDF开发ESP32-S3-DevKitC-1&#xff08;2&#xff09;第一个工程 LED心跳灯 前言1.新建工程2.编写控制LED代码3.LED控制独立成.c和.h文件 前言 实际开发中很多时候我们需要有一个类似心跳灯或运行指示灯的灯以不同的状态闪烁以表示程序的运行状态&#xff0c;所以第…

在ubunto18.04安装node 14.16.0

这里演示安装node 14.16.0&#xff0c;其他版本也一样的安装步骤&#xff0c;需要注意1 1.检查本机服务器类型&#xff0c;有的是x64&#xff0c;有的是ARM&#xff0c;先查清楚是什么类型再进行下载&#xff0c;否则会存在编译出错的问题 bash: /opt/node-v14.16.0-linux-x6…

基于YOLOv8深度学习的智慧农业猪行为检测系统研究与实现(PyQt5界面+数据集+训练代码)

随着智慧农业的快速发展&#xff0c;畜牧业的智能化管理已逐渐成为提高生产效率、提升动物福利、降低运营成本的关键手段之一。在此背景下&#xff0c;畜牧场对动物行为的自动化监测需求日益增长&#xff0c;尤其是在大型养猪场&#xff0c;猪群的日常行为检测对于疾病预防、饲…

独立资源池与共享资源池在云计算中各自的优势

在云计算领域&#xff0c;独立资源池和共享资源池是两种关键的资源管理策略&#xff0c;它们各自具有独特的优势&#xff0c;以适应不同的业务需求和场景。 独立资源池的优势 资源独占性&#xff1a;独立资源池为特定应用或用户提供专属的资源&#xff0c;这意味着资源不会被其…

异或和之和

//暴力做法 枚举每个子区间 O(n^3) //优化1 利用前缀异或和快速求出区间异或和 O(n^2) //优化2 处理位运算的常用方法&#xff1a;拆位法 常用的思想&#xff1a;贡献法思想 下面详见优化2&#xff1a; 1.拆位贡献法 2.实战真题1 题目链接&#xff1a;1.异或和之和 - 蓝桥…

【金融风控项目-07】:业务规则挖掘案例

文章目录 1.规则挖掘简介2 规则挖掘案例2.1 案例背景2.2 规则挖掘流程2.3 特征衍生2.4 训练决策树模型2.5 利用结果划分分组 1.规则挖掘简介 两种常见的风险规避手段&#xff1a; AI模型规则 如何使用规则进行风控 **使用一系列逻辑判断(以往从职人员的经验)**对客户群体进行区…

第8章硬件维护-8.2 可维护性和可靠性验收

8.2 可维护性和可靠性验收 可维护性和可靠性验收非常重要&#xff0c;硬件维护工程师在后端发现问题后&#xff0c;总结成可维护性和可靠性需求&#xff0c;在产品立项的时候与新特性一起进行需求分析&#xff0c;然后经过设计、开发和测试环节&#xff0c;在产品中落地。这些需…

在k8s上部署minio

一、 环境 已部署k8s&#xff0c;支持helm部署 二、添加Minio Helm Chart仓库 helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami -n your_namespace helm repo update -n your_namespace部署带tls的minio helm install minio-s3 bitnami/minio -n your_namespace…

gtest 框架

基本了解 google提供的一个C测试框架&#xff0c;主要就是简化测试单元的书写&#xff0c;具有高效、灵活可拓展的特点 主要特点 简单易用&#xff1a;gtest 提供了清晰且易于使用的 API&#xff0c;便于开发者快速编写单元测试。丰富的断言支持&#xff1a;gtest 提供了多种断…

机器学习—误差分析

帮助运行诊断的最重要的方法是选择下一步要尝试的内容&#xff0c;提高你的学习算法性能&#xff0c;偏差和方差可能是最重要的想法&#xff0c;然后是错误分析。 假设Mcv500&#xff0c;即有500个交叉验证示例&#xff0c;你的算法错误的分类了100个&#xff0c;错误分析过程…

微知-如何查看BlueField DPU上的内存信息,包括内存主频和位宽?(dmidecode -t memory)

背景 在定位DPU上网卡性能的时候&#xff0c;可能涉及到查看内存的主频、位宽、电压等信息&#xff0c;如何快速查看&#xff1f; 命令 dmidecode -t memory实操 可以看到主频是 3200MT/s&#xff0c;另外还能看到位宽&#xff0c;大小&#xff0c;电压等信息。

【AI系统】AI系统架构的组成

AI 系统组成 如图所示&#xff0c;大致可以将 AI 系统分为以下几个具体的方向&#xff1a; AI 训练与推理框架 AI 框架不仅仅是指如 PyTorch 等训练框架&#xff0c;还包括推理框架。其负责提供用户前端的 AI 编程语言&#xff0c;接口和工具链。负责静态程序分析与计算图构建…

竞赛思享会 | 2024年第十届数维杯国际数学建模挑战赛D题【代码+演示】

Hello&#xff0c;这里是Easy数模&#xff01;以下idea仅供参考&#xff0c;无偿分享&#xff01; 题目背景 本题旨在通过对中国特定城市的房产、人口、经济、服务设施等数据进行分析&#xff0c;评估其在应对人口老龄化、负增长趋势和极端气候事件中的韧性与可持续发展能力。…

机器学习基础07

目录 1.逻辑回归 1.1原理 1.2API 2.K-Means 2.1算法过程 2.2API 3.SVM&#xff08;支持向量机&#xff09; 3.1算法原理​ 3.2API 1.逻辑回归 逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中的一种分类模型&#xff0c;逻辑回归是一种分类算法。 1.1原理 逻辑回归的输…

基于python的在线投票系统小程序u9t2g.

目录 项目介绍开发技术具体实现截图微信开发者工具介绍技术路线开发语言以及框架介绍python-flask核心代码部分展示python-django核心代码部分展示详细视频演示源码获取 项目介绍 投票系统用户端是基于微信小程序&#xff0c;管理员端是基于web网页端&#xff0c; &#xff0c…

android 使用MediaPlayer实现音乐播放--权限请求

在Android应用中&#xff0c;获取本地音乐文件的权限是实现音乐扫描功能的关键步骤之一。随着Android版本的不断更新&#xff0c;从Android 6.0&#xff08;API级别23&#xff09;开始&#xff0c;应用需要动态请求权限&#xff0c;而到了android 13以上需要的权限又做了进一步…

向量数据库FAISS之五:原理(LSH、PQ、HNSW、IVF)

1.Locality Sensitive Hashing (LSH) 使用 Shingling MinHashing 进行查找 左侧是字典&#xff0c;右侧是 LSH。目的是把足够相似的索引放在同一个桶内。 LSH 有很多的版本&#xff0c;很灵活&#xff0c;这里先介绍第一个版本&#xff0c;也是原始版本 Shingling one-hot …

【SQL】E-R模型(实体-联系模型)

目录 一、介绍 1、实体集 定义和性质 属性 E-R图表示 2. 联系集 定义和性质 属性 E-R图表示 一、介绍 实体-联系数据模型&#xff08;E-R数据模型&#xff09;被开发来方便数据库的设计&#xff0c;它是通过允许定义代表数据库全局逻辑结构的企业模式&#xf…

SIMCom芯讯通A7680C在线升级:FTP升级成功;http升级腾讯云对象储存的文件失败;http升级私有服务器的文件成功

从事嵌入式单片机的工作算是符合我个人兴趣爱好的,当面对一个新的芯片我即想把芯片尽快搞懂完成项目赚钱,也想着能够把自己遇到的坑和注意事项记录下来,即方便自己后面查阅也可以分享给大家,这是一种冲动,但是这个或许并不是原厂希望的,尽管这样有可能会牺牲一些时间也有哪天原…

如何理解岭回归模型?(python)

1 何为岭回归&#xff1f; 岭参数k不是唯一确定的&#xff0c;其估计的回归系数是一个估计族。 2 何为岭迹分析&#xff1f; 1&#xff09;定义 2&#xff09;作用 k值的选取原则&#xff1a; 如下图所示&#xff0c;当kk0时&#xff0c;各回归系数的估计值基本都能相对稳…