Win11+docker+gpu+vscode+pytorch配置anomalib

在上一节中，我们已经配置好了基本环境，现在我们需要在Docker容器中安装PyTorch。

1. 修改Dockerfile以安装PyTorch。

首先，我们需要修改Dockerfile以包括PyTorch的安装。这是一个例子，展示了如何修改Dockerfile以使用PyTorch的预编译版本：

# 其他部分保持不变
 
# 使用PyTorch的预编译版本
RUN pip install torch==1.11.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
 
# 其他部分保持不变

这里，我们使用了CUDA 11.3版本的PyTorch 1.11.0版本。你需要根据你的CUDA版本选择合适的PyTorch版本。

2. 重新构建Docker镜像。

保存Dockerfile的更改后，你需要重新构建Docker镜像以包含新的PyTorch安装。在终端中，导航到包含Dockerfile的目录并运行以下命令：

docker build -t my-anomalib-env .

3. 运行Docker容器并验证PyTorch安装。

构建新镜像后，你可以运行一个新的容器并验证PyTorch是否正确安装。运行以下命令启动一个新的容器：

docker run -it --gpus all --name my-anomalib-container my-anomalib-env

在容器内部，你可以运行Python并尝试导入PyTorch来验证安装：

python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

如果输出为True，则表示PyTorch已成功安装并且可以使用GPU。

以上步骤应该在不出错的情况下完成，为后续的环境配置和代码调试做好准备。如果遇到任何问题，请参考Docker和PyTorch的官方文档以获取更多帮助。