Nana8874的博客

挑选比GPU显示的cuda版本低的任意一版与我们搭建的python环境适配的cuda版本的命令运行就可以了。服务器的GPU使用了几年之后，驱动已经落后了，和新版本的pytorch无法兼容，因此需要重新更新一下驱动，这次也把NVIDIA的驱动和cudatoolkit以及cudnn等的关系给弄清楚了。之后，将服务器重启，并去官网下载与自己的GPU型号符合的驱动，进行安装。如果出现是否要安装lib32 兼容包的提示，可以选择不安装，如果选择安装，但是不成功也没有关系，继续安装完成即可。

我对于docker整个的架构还不是很了解，这里有一个我不太能理解的文件夹权限问题，我是用root权限将/var/lib/docker里的内容拷贝到/home/user文件夹里的，所有这个拷贝过来的文件夹里的内容是root权限的。但是，我在添加新的容器，并在容器中写入新的内容的过程中，是用的普通用户权限，但是我是可以写入的，所以进入容器以后，我的任何操作都和在宿主机器上的文件夹的权限没有关系了么？这一块我可能还需要多理解理解。网上查到有的网页说是加上–graph 选项，在我的系统上是无法启动docker的。

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