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

最新推荐文章于 2025-09-24 15:45:25 发布
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解决方法：

systemctl restart docker

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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 5506
docker使用GPU出现问题怎么解决？缺少某个库，安装即可
ubuntu下docker: Error response from daemon: could not select device driver with capabilities: [[gpu]]
qinzhihao12345的博客
01-29 9272
docker: Error response from daemon: could not select device driver with capabilities: [[gpu]]
GPU服务器，Docker启动出现could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]].
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qq_44649991的博客
09-24 413
启动GPU模型容器，出现下面错误。
在centOS 7上配置可以访问gpu的docker+容器保存
H2X_2_4的博客
05-30 506
在centOS 7上配置可以访问gpu的docker! 解决docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]问题！
docker: Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]]
Stone_hello的博客
11-09 5006
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
docker跑gpu报错Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]]
子弹头
10-07 7517
如果提示已经存在了（之前未成功但占用了名字的），
doceker安装xinference报错: Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilit
Ven%的博客
02-24 1853
（当前时间2025-02-24，NVIDIA仓库结构可能有更新，建议通过。完成以上步骤后，Docker应该能正常识别并使用GPU资源。如果还是不行,试一下这个问题是在显卡4090双卡的解决方法。上面的安装问题是出现在显卡4070ti上的。如果看到GPU信息，说明配置成功。
nvidia dockeError response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]]
点赞的都能无bug通过！
06-25 1043
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。
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 6270
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 gpu报错Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]]
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weixin_44966641的博客
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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]]报错
weixin_39925939的博客
06-03 2227
docker GPU报错
centos中docker:Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu
shuolingzhou的博客
03-30 7573
解决在centos7系统的docker上，出现的Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].
docker创建容器报错Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]]
ph12345687的博客
09-03 5566
docker容器创建是GPU报错Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]
Ubuntu16.04安装nvidia-docker2
woods的博客
12-13 832
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...
Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]
08-21
<think>我们正在处理Docker错误："Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]" 这个错误通常发生在尝试在Docker容器中使用GPU时，但Docker无法找到合适的设备驱动来支持GPU功能。 可能的原因和解决方案如下： 1. **未安装NVIDIA Container Toolkit**： 这是让Docker支持NVIDIA GPU的关键组件。需要安装并配置它。 安装步骤（以Ubuntu为例）： ```bash # 添加包仓库 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/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list # 安装nvidia-container-toolkit sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit # 重启Docker sudo systemctl restart docker ``` 2. **Docker未配置使用NVIDIA运行时**： 运行容器时需要指定`--gpus`选项或使用`nvidia`作为运行时。 例如： ```bash docker run --gpus all my_image ``` 或者，在docker run命令中指定运行时： ```bash docker run --runtime=nvidia my_image ``` 3. **检查Docker守护进程配置**： 确保Docker的默认运行时设置为`nvidia`（可选，但有时需要）。 编辑或创建`/etc/docker/daemon.json`，加入： ```json { "runtimes": { "nvidia": { "path": "nvidia-container-runtime", "runtimeArgs": [] } }, "default-runtime": "nvidia" // 这一行可选，设置后默认使用nvidia运行时 } ``` 然后重启Docker：`sudo systemctl restart docker` 4. **验证安装**： 运行测试容器： ```bash docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi ``` 应该输出与宿主机上`nvidia-smi`类似的信息。 5. **权限问题**： 确保当前用户有权限访问Docker和GPU设备。通常需要将用户加入`docker`组。 6. **驱动问题**： 确保宿主机已正确安装NVIDIA驱动，并且驱动版本与CUDA版本兼容。 如果上述步骤后问题仍然存在，请检查系统日志（如`journalctl -u docker.service`）以获取更多错误信息。 §§相关问题§§ 1. 如何在不同Linux发行版（如CentOS）上安装NVIDIA Container Toolkit？ 2. 在Windows系统上如何配置Docker以支持GPU？ 3. 如何指定Docker容器使用特定数量的GPU或特定GPU设备？ 4. 为什么在安装了NVIDIA Container Toolkit后仍然出现GPU设备无法访问的错误？ 5. 如何在不使用`--gpus all`参数的情况下让Docker容器默认使用所有GPU？</think>### Docker 错误分析：`Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]` 此错误表示 Docker 无法识别 GPU 设备驱动，通常发生在尝试运行需要 GPU 支持的容器时（如深度学习任务）。以下是根本原因和解决方案： --- #### **主要原因** 1. **未安装 NVIDIA Container Toolkit** Docker 需要通过此工具包与 NVIDIA 驱动交互。 2. **Docker 未配置 GPU 支持** 缺少运行时配置或未启用 GPU 标志。 3. **NVIDIA 驱动版本不兼容** 驱动版本与 Docker 或 CUDA 要求冲突。 4. **权限问题** 当前用户无权限访问 GPU 设备。 --- #### **解决方案** ##### 1. 安装 NVIDIA Container Toolkit ```bash # 添加仓库密钥 distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo apt-key add - \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list # 安装工具包 sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit ``` ##### 2. 重启 Docker 并验证 ```bash sudo systemctl restart docker sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi # 测试GPU访问 ``` ##### 3. 配置 Docker 默认运行时 编辑 `/etc/docker/daemon.json`： ```json { "runtimes": { "nvidia": { "path": "nvidia-container-runtime", "runtimeArgs": [] } }, "default-runtime": "nvidia" // 可选，强制所有容器使用GPU } ``` 重启服务：`sudo systemctl restart docker` ##### 4. 检查用户权限 ```bash sudo usermod -aG docker $USER # 将当前用户加入docker组 newgrp docker # 刷新组权限 ``` ##### 5. 验证驱动兼容性 ```bash nvidia-smi # 检查驱动版本 docker info | grep -i runtime # 确认nvidia运行时已注册 ``` --- #### **验证成功** 运行测试容器后，若输出类似以下内容，则修复成功： ``` +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 525.60.13 Driver Version: 525.60.13 CUDA Version: 12.0 | +-----------------------------------------------------------------------------+ ```
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