增加nvidia-docker存储库

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \
  sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/ubuntu16.04/amd64/nvidia-docker.list | \
  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update

安装nvidia-docker

sudo apt-get install nvidia-docker2

重启docker

sudo service docker restart

测试nvidia-docker

确认是否已经安装nvidia-docker

nvidia-docker

拉取合适的image

测试时使用deepo，这是一个比较全的深度学习环境，支持gpu和cpu版本，支持几乎所有的深度学习工具，支持cuda的版本为8.0-10.0

361f4690943f52447401d99895bc32e2

运行下面的命令会拉取最新的image，但是有10G大小，我们可以找到合适的tag，只拉取我们需要的版本。

下面是适合cuda8的keras & tensorflow环境

docker pull ufoym/deepo:keras-py36-cu80

运行交互shell

常规命令运行(docker run …)是不行的，我们要带上前缀，即nvidia-docker run …

nvidia-docker run --rm -it ufoym/deepo:keras-py36-cu80 bash

测试tensorflow

cat >test.py<<EOF
import tensorflow as tf
a = tf.constant('hello world')
sess = tf.Session()
print(sess.run(a))
sess.close()
EOF
python test.py

参考:

安装nvidia-docker