docker可用gpu從零搭建過程記錄

首先通過nvidia-smi命令檢視自己物理機的nvidia驅動版本和cuda版本，確認之後，在以下**中找到對應版本的nvidia/cuda映象，ubuntu版本隨意，我選擇了base版，這樣可以保證之後自己搭建好環境，commit成自己的映象時可以更小一些。

nvidia/cuda images

我的是10.1所以使用了

docker pull nvidia/cuda:10.1-base-ubuntu16.04

以下分享乙個我最喜歡的nvidia-docker啟動命令，盡可能的覆蓋了常用的引數：

nvidia-docker run -

-name ubuntu_cd -v /home/
/workroom:
/workspace:cached -v /home/
/:/home/
/--cap-add=net_admin -p 127.0
.0.1
:2197
:2190
--privileged=true -
-shm-size=
"2g"
-d -it 
/bin
/bash

（2）如果有的話可以通過一下命令進行環境的複製：

首先在原來的工作位置啟用自己需要轉移的環境：

conda activate py36

conda env

export
> enviroment.yaml

conda env create -f enviroment.yaml

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