CentOS7 Nvidia Docker环境搭建

CentOS7 Nvidia Docker环境搭建的完整攻略可以分为以下几个步骤：

准备工作

在开始之前，需要确保以下条件已经满足：

1. 首先，确保你的服务器拥有 Nvidia 显卡，并且已经安装了 Nvidia 驱动程序。

2. 其次，需要安装 Docker，可以通过以下命令安装：

$ sudo yum install -y yum-utils
$ sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
$ sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
$ sudo systemctl start docker
$ sudo systemctl enable docker

1. 最后，需要下载 Nvidia Docker 的安装包并且安装。可以通过以下步骤执行：

$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | \
sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo
$ sudo yum install -y nvidia-docker2
$ sudo systemctl restart docker

验证 Nvidia Docker 环境

在安装完成后，我们需要验证 Nvidia Docker 的环境是否正确安装。可以通过以下命令执行：

$ sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.4.1-base nvidia-smi

如果 Nvidia Docker 环境安装正确，那么会显示服务器上的 GPU 信息。

使用 Nvidia Docker

Nvidia Docker 可以让我们更加便捷的在 Docker 容器中运行深度学习应用程序，以下是两个示例说明：

示例一：使用 TensorFlow GPU 版本

首先下载 TensorFlow GPU 版本的 Docker 镜像：

$ sudo docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu

然后，运行 TensorFlow 的容器：

$ sudo docker run --gpus all -it --rm tensorflow/tensorflow:latest-gpu bash

最后，在 TensorFlow 容器中可以运行 TensorFlow GPU 版本的应用程序，比如：

$ python3
>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.version)

这将打印出当前 TensorFlow 的版本信息。

示例二：使用 PyTorch GPU 版本

首先下载 PyTorch GPU 版本的 Docker 镜像：

$ sudo docker pull pytorch/pytorch:latest

然后，运行 PyTorch 的容器：

$ sudo docker run --gpus all -it --rm pytorch/pytorch:latest bash

最后，在 PyTorch 容器中可以运行 PyTorch GPU 版本的应用程序，比如：

$ python3
>>> import torch
>>> print(torch.__version__)

这将打印出当前 PyTorch 的版本信息。

希望这份攻略对你有所帮助。