ubuntu下docker: Error response from daemon: could not select device driver with capabilities: [[gpu]]

qinzhihao12345

已于 2023-01-30 10:15:12 修改

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文章标签： docker ubuntu linux

于 2023-01-29 13:29:50 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qinzhihao12345/article/details/128787822

前言

第一次遇到这个问题时，是运行这个命令，报如下错误，

运行：
sudo docker run --rm --gpus=all nvidia/cuda:10.0-base


报错：
docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].

然后我参考这篇文章docker: Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]]问题解决_"docker: error response from daemon: could not sel_一个菜鸟的奋斗的博客-优快云博客通过安装nvidia-container-toolkit来解决。

但第二天又莫名其妙的遇到这个错误，网上的大部分方法我都试过，比如安装nvidia-container-toolkit&

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docker: Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]]问题解决

JineD的博客

03-14

1万+

我们知道，想要在 docker19 及之后的版本中使用 nvidia gpu 已经不需要单独安装 nvidia-docker 了，这已经被集成到了 docker 中。另外需要注意的是，这个东西是不能直接 apt install，会报找不到该软件，需要先添加英伟达的 apt 软件源。相必大家也知道，要使用宿主机的 GPU，需要在 docker run 的时候添加 --gpus [xxx] 参数。实际上，我们在通过 --gpus 参数来使用宿主机的 GPU 时，需要先安装一个英伟达的容器运行。

docker: Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]].

NLP与推荐算法

04-03

5090

docker使用GPU出现问题怎么解决？缺少某个库，安装即可

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docker跑gpu报错Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]]

子弹头

10-07

6964

如果提示已经存在了（之前未成功但占用了名字的），

could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]]

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Docker容器中使用Nvidia GPU报错 docker: Error response from daemon: could not select device driver “” with capabilities: [[gpu]]. 问题出现我们知道，想要在 docker19 及之后的版本中使用 nvidia gpu 已经不需要单独安装 nvidia-docker 了，这已经被集成到了 docker 中。相必大家也知道，要使用宿主机的 GPU，需要在 docker run 的时候添加 --gp

docker: Error response from daemon: could not select device driver with capabilities: [[gpu]]问题记录解决

civiljiao的博客

10-21

6107

如果显示的是WARNING：No swap limit support或者什么都没显示，就说明是nvidia驱动程序没有被docker daemon使用，这个时候有点麻烦，可能是因为/etc/docker/daemon.json配置文件没配置对，也可能是docker没安装好。如果显示"nvidia:yes"或者有其他正常显示,就说明docker daemon正在使用nvidia驱动程序，这个时候使用--gpus=all选项是不会报错的。检查docker是否正确安装，用下面命令。在当前目录位置创建一个脚本。

docker: Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]]

Stone_hello的博客

11-09

4950

docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]解决方案1.安装nvidia驱动2.安装NVIDIA Container Runtime3.验证在docker创建容器加 --gpus all 的时候： docker run -itd --rm --name spvconv1 --gpus all -v /syy:/home/lcbryant/syy royoko

centos中docker:Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu

shuolingzhou的博客

03-30

7443

解决在centos7系统的docker上，出现的Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].

nvidia dockeError response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]]

点赞的都能无bug通过！

06-25

975

Nvidia Docker安装后，使用镜像创建容器时出错，命令如下。安装NVIDIA Container Runtime。安装后重新启动docker。

Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]]

qq_40092110的博客

03-18

259

解决方法： systemctl restart docker

docker19.03＋NVIDIA显卡＋docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with c

BigData_Mining的博客

03-20

2万+

docker19.03使用NVIDIA显卡前言使用gpu错误：docker: Error response from daemon: could not select device driver “” with ．．．具体解决方案在下面有． 2019年7月的docker 19.03已经正式发布了，这次发布对我来说有两大亮点。 1，就是docker不需要root权限来启动喝运行了 2，就是支持G...

解决docker: Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]].

ZhouDevin的博客

01-24

6806

4步解决docker容器无法调用gpu的报错 docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].

Ubuntu18.04报错解决方案：could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]]

weixin_39132520的博客

07-12

3422

Docker容器： Docker容器将一个软件包在一个完整的文件系统中，该文件系统包含运行所需要的一切：代码，运行时，系统工具，系统库等任何可以安装在服务器上的东西。这保证了软件无论其环境如何，都将始终运行相同的程序。 Nvidia-Docker设计初衷： Docker容器与平台无关，但也与硬件无关。当使用特殊的硬件，如NVIDIA GPUs时，这就产生了一个问题，这些硬件需要的内核模块和用户级库来操作。因此，Docker本机不支持容器中的NVIDIA GPUs。 nvidia-docker本质上是围绕do

docker: Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]]报错

weixin_39925939的博客

06-03

2170

docker GPU报错

docker: Error response from daemon: could not select device driver的原因及解决办法

Uzw的博客

04-28

1万+

Verify that Docker Engine is installed correctly命令中抛出docker: Error response from daemon: could not select device driver的原因及解决办法

Ubuntu16.04安装nvidia-docker2

woods的博客

12-13

778

安装docker Ubuntu16.04安装docker 安装nvidia-docker2 参考官方提供的readme # Add the package repositories distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgke...

Docker：Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]]

Liu Feng's Blog

08-31

1436

文章目录1. 问题描述 1. 问题描述 Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]] 本机运行镜像容器报错：找不到GPU。通常问题在于执行程序需要GPU，但是镜像中是没有GPU的，只能调用 ...

centos docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with c

02-26

### 解决 CentOS 上 Docker 设备驱动选择错误的问题当遇到 `docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]` 错误时，这通常意味着 Docker 容器无法找到合适的 GPU 驱动程序来满足请求中的能力需求[^1]。 #### 一、确认 NVIDIA 驱动安装情况确保主机已经正确安装了适用于 CUDA 的 NVIDIA 显卡驱动。可以通过命令 `nvidia-smi` 来验证这一点；如果该命令返回有关 GPU 使用状态的信息，则说明驱动已成功安装并配置好环境变量路径[^2]。 #### 二、设置必要的内核模块加载选项对于某些 Linux 发行版来说，在启动过程中可能不会自动加载所需的 nvidia 模块。编辑 `/etc/modules-load.d/nvidia.conf` 文件并向其中添加如下内容： ```bash nvidia nvidia_uvm nvidia_modeset ``` 之后重启计算机使更改生效。 #### 三、安装 Nvidia Container Toolkit 为了使得容器能够访问到宿主机上的GPU资源,需要额外安装NVIDIA提供的官方工具包——NVIDIA Container Toolkit: ```bash distribution=$(. /etc/os-release;echo $VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo yum install -y nvidia-container-toolkit sudo systemctl restart docker ``` 注意上述脚本针对的是基于Debian/Ubuntu系统的操作指南，请根据实际使用的Linux发行版本调整相应的软件源地址以及包管理器指令。 #### 四、运行带有 GPU 支持的 Docker 容器完成以上准备工作后就可以尝试再次拉取支持CUDA加速计算功能镜像，并指定相应参数让其可以正常使用GPU硬件设施了。例如使用Theano框架进行科学运算时可参照下面的方式执行： ```bash sudo docker pull kaixhin/cuda-theano:latest sudo docker run --gpus all -it kaixhin/cuda-theano:latest bash ``` 这里通过`--gpus all` 参数告诉Docker守护进程允许当前会话内的应用程序调用所有的可用图形处理器单元来进行密集型任务处理工作。