【Docker初探】第十一节：Docker的GPU支持，使用Tensorflow GPU镜像

最新推荐文章于 2025-06-09 06:21:12 发布

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分类专栏： Linux 文章标签： docker tensorflow gpu K8s ubuntu

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本文详细指导如何在Linux系统上安装Docker，包括添加NVIDIA官方存储库和GPG密钥，配置NVIDIA Docker支持，以及验证NVIDIA GPU在TensorFlow环境中的运行。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

安装Docker
参考：https://docs.docker.com/get-docker/

安装NVIDIA最新驱动
参考：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
注意，旧显卡也可以用最新驱动，尽量装最新的。

安装 NVIDIA Docker 支持
参考：https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#docker

# 设置稳定存储库和 GPG 密钥：
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
   && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \
   && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
# 添加源
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/experimental/$distribution/nvidia-container-runtime.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-runtime.list
# 更新源并安装
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
#  重启Docker服务
sudo systemctl restart docker

验证

# 验证 nvidia-smi
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
# 验证 tensorflow 镜像
sudo docker run -it --rm  --runtime=nvidia tensorflow/tensorflow:latest-gpu nvidia-smi

参考资料