环境

• ubuntu18.04
• 显卡gtx960m

搭建步骤

• 安装显卡驱动

• 安装对应cuda

• 安装常规docker

• 安装nvidia-docker（已经支持18.04）github仓库

  • github上讲述了安装流程，我自己做了镜像加速，这个流程可能会覆盖配置文件
  • 在流程中遇到了一个问题，nvidia-docker2有依赖于18.03的dockerce，而之前图省事使用简单的docker.io一次到位，但从ubuntu仓库中拉取的版本较低。教程 ps：现在stable版本已经出来了！

  下列软件包有未满足的依赖关系：
  nvidia-docker2 : 依赖: docker-ce (= 18.03.1~ce~3-0~ubuntu) 但无法安装它 或
  docker-ee (= 18.03.1~ee~3-0~ubuntu) 但无法安装它
  E: 无法修正错误，因为您要求某些软件包保持现状，就是它们破坏了软件包间的依赖关系。

• 下载深度学习框架镜像（tensorflow、caffe等）

• docker镜像

  cuda：https://store.docker.com/community/images/nvidia/cuda
  caffe：https://store.docker.com/community/images/bvlc/caffe
  tensorflow： https://store.docker.com/community/images/tensorflow/tensorflow
  图形化管理界面：https://store.docker.com/community/images/portainer/portainer
  参考文章中有提到，现在caffe和tensorflow的gpu版本的容器中都含有cuda toolkit

  使用步骤

  • 启动镜像的时候要使用nvidia-docker 替换原有docker这个词语来执行命令。例如：nvidia-docker pull
  • 未完待续

  参考文献

  • https://blog.skyaid-service.org/2017/11/16/nvidia-docker/
  • https://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/72578273