如何实现“docker指定GPU后进去显示仍然是全部”

引言

在使用Docker进行GPU加速的时候，有时候会遇到指定了GPU后进入容器，显示的却是全部的GPU。这篇文章将教会你如何解决这个问题。

步骤流程

下面是解决这个问题的步骤流程：

步骤 操作
步骤1 安装NVIDIA驱动和Docker
步骤2 配置NVIDIA Docker运行时
步骤3 创建一个带有GPU支持的Docker镜像
步骤4 运行容器并验证GPU的设备ID

接下来，我们将详细介绍每个步骤应该做什么，以及所需的代码和注释。

步骤1：安装NVIDIA驱动和Docker

首先，你需要在你的主机上安装NVIDIA驱动和Docker。以下是在Ubuntu系统上安装的示例代码：

# 安装NVIDIA驱动
sudo apt-get install nvidia-driver

# 安装Docker
curl -fsSL  -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh

请确保你已经安装了适用于你的操作系统的正确版本的NVIDIA驱动和Docker。

步骤2：配置NVIDIA Docker运行时

接下来，你需要配置NVIDIA Docker运行时。以下是在Ubuntu系统上配置的示例代码：

# 添加NVIDIA Docker运行时存储库
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L  | sudo apt-key add -
curl -s -L  | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update

# 安装NVIDIA Docker运行时
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd

这些代码将添加NVIDIA Docker运行时存储库，并安装NVIDIA Docker运行时。

步骤3：创建一个带有GPU支持的Docker镜像

接下来，你需要创建一个带有GPU支持的Docker镜像。以下是一个示例代码：

# 使用NVIDIA官方的CUDA Docker镜像作为基础镜像
FROM nvidia/cuda:10.0-base

# 安装所需的软件包和库
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    software-properties-common \
    python3-pip \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 安装所需的Python包
RUN pip3 install --upgrade pip && pip3 install \
    tensorflow-gpu==2.0.0 \
    numpy

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 复制应用程序代码到容器中
COPY . /app

# 设置入口点
ENTRYPOINT ["python3", "app.py"]

这个Dockerfile使用NVIDIA官方的CUDA Docker镜像作为基础镜像，并安装了所需的软件包和库。你可以根据你的需求进行修改和添加。

步骤4：运行容器并验证GPU的设备ID

最后，你可以运行容器并验证GPU的设备ID。以下是一个示例代码：

# 运行容器并指定GPU设备
docker run --gpus all -it your_image

# 在容器内验证GPU设备ID
import tensorflow as tf
print("GPU设备ID：", tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))

这个命令将运行你之前创建的镜像，并指定使用所有的GPU设备。然后，在容器内部使用TensorFlow检查GPU设备ID。

总结

通过按照以上步骤进行操作，你可以实现“docker指定GPU后进去显示仍然是全部”。首先，你需要安装NVIDIA驱动和Docker。然后，配置NVIDIA Docker运行时。接下来，创建一个带有GPU支持的Docker镜像。最后，运行容器并验证GPU的设备ID。

希望这篇