Ubuntu系统离线docker17如何使用gpu

要在Ubuntu系统上使用离线的docker17来使用GPU，您需要执行以下步骤：

安装NVIDIA驱动程序：从NVIDIA官方网站下载您需要的驱动程序，并按照说明进行安装。请确保您已安装正确版本的驱动程序，以便与您的GPU兼容。

安装CUDA工具包：从NVIDIA官方网站下载适用于您的系统的CUDA工具包。安装过程中请仔细遵循说明。

安装Docker 17：从Docker官方网站下载离线的Docker 17版本，并按照说明进行安装。请注意，此版本已经被弃用，因此您需要自己处理任何问题。

安装NVIDIA Docker：从NVIDIA官方网站下载适用于您的系统的NVIDIA Docker软件，并按照说明进行安装。

配置Docker：在您的Docker配置文件中进行以下更改：

将nvidia-docker命令添加到DOCKER_OPTS变量中。
将nvidia运行时添加到default-runtime变量中。
将您的容器配置为使用GPU。

完成上述步骤后，您就可以在离线的Docker 17版本中使用GPU了。请注意，由于该版本已被弃用，因此建议使用更新的版本来获得更好的性能和功能。

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乌班图系统离线docker17如何使用gpu

在Ubuntu系统离线环境中使用Docker 17进行GPU加速的步骤如下：

确保您的GPU驱动程序已经正确安装并配置好。

安装nvidia-docker插件。在离线环境中，您可以手动下载nvidia-docker的.deb文件并安装。例如，您可以下载适用于Docker 17.12的nvidia-docker2_2.0.3+docker17.12.0-1_amd64.deb文件，并通过以下命令安装：

sudo dpkg -i nvidia-docker2_2.0.3+docker17.12.0-1_amd64.deb

配置Docker以使用GPU。在Ubuntu系统中，您需要将您的用户添加到docker组中以使用Docker命令，例如：

sudo usermod -aG docker <your-username>

然后，您需要配置Docker以使用GPU。在/etc/docker/daemon.json文件中添加以下内容：
{
"runtimes": {
"nvidia": {
"path": "nvidia-container-runtime",
"runtimeArgs": []
}
},
"default-runtime": "nvidia"
}

保存文件并重新启动Docker服务：
sudo service docker restart

构建Docker镜像时，确保您已经正确配置了Dockerfile文件，以便Docker可以访问GPU。您可以在Dockerfile文件中添加以下命令：

RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
cuda-command-line-tools-<version> \
libcudnn<version> \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*

其中是您正在使用的CUDA和cuDNN版本。

在Docker容器内运行应用程序时，您需要使用nvidia-docker命令。例如：

sudo nvidia-docker run --rm -it <image-name> python <your-script.py>

这将启动一个Docker容器，并使用GPU来运行您的Python脚本。
希望这些步骤可以帮助您在Ubuntu系统离线环境中使用Docker 17进行GPU加速。

离线docker17如何使用gpu

在无法连接互联网的环境中，您可以使用以下步骤在离线环境中安装Docker 17，并在其中使用GPU：

在有互联网连接的机器上，下载Docker 17及其依赖的deb包和NVIDIA Docker运行时 deb包。您可以使用以下命令下载这些文件：
# 下载Docker 17及其依赖的deb包
wget https://download.docker.com/linux/ubuntu/dists/xenial/pool/stable/amd64/docker-ce_17.03.2~ce-0~ubuntu-xenial_amd64.deb
wget https://download.docker.com/linux/ubuntu/dists/xenial/pool/stable/amd64/docker-ce-cli_17.03.2~ce-0~ubuntu-xenial_amd64.deb
wget http://archive.ubuntu.com/ubuntu/pool/main/libt/libtool/libltdl7_2.4.6-0.1_amd64.deb

# 下载NVIDIA Docker运行时deb包
wget https://nvidia.github.io/nvidia-docker/ubuntu16.04/nvidia-docker2_2.0.3+docker17.03.2-1_all.deb

将下载的所有deb包复制到离线机器上的某个目录中。

在离线机器上，安装下载的deb包：
# 安装Docker 17及其依赖的deb包
sudo dpkg -i libltdl7_2.4.6-0.1_amd64.deb
sudo dpkg -i docker-ce-cli_17.03.2~ce-0~ubuntu-xenial_amd64.deb docker-ce_17.03.2~ce-0~ubuntu-xenial_amd64.deb

# 安装NVIDIA Docker运行时deb包
sudo dpkg -i nvidia-docker2_2.0.3+docker17.03.2-1_all.deb

验证您的安装是否成功。您可以使用以下命令检查您的GPU是否能够在Docker中使用：
sudo docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi

如果一切正常，您将看到一些GPU信息。

确保您的Dockerfile包含以下内容，以便将GPU支持添加到您的Docker容器中：
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
cuda-core-$CUDA_PKG_VERSION \
cuda-cublas-10-0=10.0.130-1 \
cuda-cudart-10-0=10.0.130-1 \
cuda-cufft-10-0=10.0.130-1 \
cuda-curand-10-0=10.0.130-1 \
cuda-cusolver-10-0=10.0.130-1 \
cuda-cusparse-10-0=10.0.130-1 && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/*

请注意，$CUDA_PKG_VERSION是您要安装的CUDA版本号。在此示例中，我们安装的是CUDA 10.0。

现在，您可以使用--runtime=nvidia选项在Docker容器中运行GPU应用程序。例如：
sudo docker run --runtime=nvidia -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu bash

这将启动一个交互式的Docker容器，其中包含最新版本的TensorFlow和GPU支持。

希望这些步骤能够帮助您在离线环境中成功安装Docker 17并使用GPU。