為了使docker容器可以使用nvidia-docker,可以有如下幾種辦法：
1、無nvidia-docker
在早期的時候，沒有nvidia-docker，可以通過在容器內再部署一遍nvidia gpu驅動解決。同理，其他裝置如果想在容器裡使用，也可以採用在容器裡重新安裝一遍驅動解決。
2、nvidia-docker1.0
nvidia-docker是英偉達公司專門用來為docker容器使用nvidia gpu而設計的，設計方案就是把宿主機的gpu驅動檔案對映到容器內部使用，可以通過tensorflow生成gpu驅動資料夾。
3、nvidia-docker2.0
nvidia-docker2.0對nvidia-docker1.0進行了很大的優化，不用再對映宿主機gpu驅動了，直接把宿主機的gpu執行時對映到容器即可。啟動方式示例：
nvidia-docker run -d -e nvidia_visible_devices=all --name nvidia_docker_test nvidia/cuda:10.0-base /bin/sh -c "while true; do echo hello world; sleep 1; done"docker19.03及以上版本，已經內建了nvidia-docker，無需再單獨部署nvidia-docker了。安裝方式如下：
安裝docker：
yum install -y yum-utils
yum-config-manager --add-repo
yum-config-manager --enable docker-ce-nightly
yum-config-manager --enable docker-ce-test
yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
systemctl start docker
distribution=
$(. /etc/os-release;
echo $id$version_id)
curl -s -l |
sudo
tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo
sudo yum install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker
docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base /bin/sh -c "while true; do echo hello world; sleep 1; done"docker容器使用gpu的環境配置
在docker中使用gpu，必須在建立容器時開啟 gpus引數，並保證docker的版本在19.03以上。宿主機中建立檔案 vi nvidia container runtime script.sh 新增以下內容，更新nvidia container runtime安裝包 sudo curl s l...
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