bre*_*dan 8 cuda docker pytorch nvidia-docker
官方的PyTorch Docker映像基于nvidia/cuda，可以在Docker CE上运行，而无需任何GPU。它也可以在nvidia-docker上运行，我假设已启用CUDA支持。是否可以在没有任何GPU的x86 CPU上运行nvidia-docker本身？有没有一种构建单个Docker映像的方法，该映像在可用时（例如，在内部运行时nvidia-docker）利用CUDA支持，否则使用CPU？torch.cuda在Docker CE内部使用时会发生什么？Docker CE之间到底有什么区别，为什么不能nvidia-docker合并到Docker CE中？
nvidia-docker是的快捷方式docker --runtime nvidia。我确实希望他们有一天可以合并它，但是现在它是第三方运行时。他们在GitHub页面上解释了它的含义和作用。
修改后的runc版本向所有容器添加了自定义的启动前挂钩。如果在OCI规范中设置了环境变量NVIDIA_VISIBLE_DEVICES，则该挂钩将通过利用项目libnvidia-container中的nvidia-container-cli为容器配置GPU访问。
没有什么可以阻止您运行nvidia-docker正常使用的图像docker。它们工作得很好，但是如果您在其中运行需要GPU的东西，那将会失败。
我认为您无法nvidia-docker在没有GPU的计算机上运行。它将无法找到所需的CUDA文件，并且会出错。
要创建可同时在docker和上运行的映像nvidia-docker，其中的程序必须能够知道其运行位置。我不确定是否有正式方法，但是您可以尝试以下方法之一：
nvidia-smi可用$CUDA_LIB_PATH存在| 归档时间： |
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