【发布时间】：2019-12-11 16:54:00
【问题描述】：
大家好，提前致谢。
我的目标是使用启用 GPU 的容器来执行 Hands on Machine Learning book（第 2 版）的笔记本。
想法是使用启用 GPU 的容器，可能会添加一些导入，然后提交创建新图像。
我从https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/Installation-(version-2.0) 检查了先决条件。
操作系统Ubuntu 18.04
处理器：Intel® Core™ i7-7700HQ CPU @ 2.80GHz × 8
显卡：GeForce GTX 1080/PCIe/SSE2
NVIDIA-SMI 418.87.00 和显卡被识别，
码头工人版本：19.03.5 API 版本：1.40，
nvidia-docker2 已经是最新版本（2.2.2-1），
nvidia-docker（旧版）不存在，
执行：
docker pull tensorflow/tensorflow:2.0.0-gpu-py3-jupyter<br/><br/>
docker run -u $(id -u):$(id -g) -it --rm -v $(realpath ~/Projects/GDL/GDL_code):/tf/notebooks -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:2.0.0-gpu-py3-jupyter
容器定期启动，我可以使用笔记本，但不支持 GPU...
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import device_lib
只有 CPU 被识别...
我可能遗漏了一些明显的东西...我是 docker 和 tensorflow 的新手...
感谢任何帮助！
【问题讨论】：
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哎呀...缺少--runtime=nvidia ...
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docker run --runtime=nvidia -u $(id -u):$(id -g) -it --rm -v $(realpath ~/Projects/GDL/GDL_code):/ tf/notebooks -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:2.0.0-gpu-py3-jupyter
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如果您的问题通过设置
--runtime标志得到解决，请将其写为答案并标记为解决方案。 -
如果您的问题仍未解决，请参阅此答案 - stackoverflow.com/questions/25185405/…
标签： docker tensorflow