在centos docker中安装nvidia驱动

在CentOS Docker中安装NVIDIA驱动的完整攻略如下：

确认系统环境

在安装NVIDIA驱动之前，需要确认系统环境是否满足要求。首先，需要确认系统中是否已经安装了Docker和NVIDIA驱动所需的内核模块。可以通过以下命令来确认：

$ uname -r

如果输出的内核版本号为3.10或以上，并且已经安装了Docker和NVIDIA驱动所需的内核模块，则可以继续进行下一步操作。

安装NVIDIA驱动

在CentOS Docker中安装NVIDIA驱动，需要先在宿主机上安装NVIDIA驱动，并将其映射到Docker容器中。具体步骤如下：

1. 在宿主机上下载NVIDIA驱动安装包，可以从NVIDIA官网下载对应版本的驱动。

2. 在宿主机上安装NVIDIA驱动，可以使用以下命令：

bash
$ sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.xx.run

其中，xxx.xx为驱动版本号。

1. 在Dockerfile中添加以下内容：

dockerfile
FROM nvidia/cuda:10.0-base
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
nvidia-driver-xxx \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*

其中，xxx为驱动版本号。

1. 构建Docker镜像：

bash
$ docker build -t myimage .

1. 运行Docker容器，并将宿主机上的NVIDIA驱动映射到容器中：

bash
$ docker run --gpus all -v /usr/local/nvidia:/usr/local/nvidia myimage

其中，--gpus all表示使用所有可用的GPU，-v /usr/local/nvidia:/usr/local/nvidia表示将宿主机上的/usr/local/nvidia目录映射到容器中的/usr/local/nvidia目录。

示例说明

以下是两个使用NVIDIA驱动的示例说明：

示例1：在Docker容器中运行TensorFlow

在使用NVIDIA驱动时，可以在Docker容器中运行TensorFlow等深度学习框架。例如，在Docker容器中运行TensorFlow的Dockerfile如下：

FROM nvidia/cuda:10.0-cudnn7-runtime-ubuntu18.04
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    python3-pip \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
RUN pip3 install tensorflow-gpu==2.0.0

在上面的示例中，我们使用了nvidia/cuda:10.0-cudnn7-runtime-ubuntu18.04作为基础镜像，并安装了Python3和TensorFlow-GPU。

示例2：在Docker容器中运行PyTorch

在使用NVIDIA驱动时，可以在Docker容器中运行PyTorch等深度学习框架。例如，在Docker容器中运行PyTorch的Dockerfile如下：

FROM nvidia/cuda:10.0-cudnn7-runtime-ubuntu18.04
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    python3-pip \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
RUN pip3 install torch torchvision

在上面的示例中，我们使用了nvidia/cuda:10.0-cudnn7-runtime-ubuntu18.04作为基础镜像，并安装了Python3和PyTorch。

注意事项

在安装NVIDIA驱动时，需要注意以下事项：

1. 在下载NVIDIA驱动时，需要确认驱动版本是否与CUDA版本匹配。
2. 在安装NVIDIA驱动时，需要确认系统是否已经安装了所需的内核模块。
3. 在使用NVIDIA驱动时，需要注意显卡的兼容性和性能优化。

总结

在CentOS Docker中安装NVIDIA驱动，需要先在宿主机上安装NVIDIA驱动，并将其映射到Docker容器中。本文介绍了安装NVIDIA驱动的完整攻略，包括确认系统环境、安装NVIDIA驱动、示例说明和注意事项。通过本文的学习，您可以更好地掌握在CentOS Docker中安装NVIDIA驱动的方法和技巧，提高深度学习开发效率和质量。