当Docker meets Deep Learning

序

阅读本文能够协助您应对的难题是：设计一套适用于任意支持Docker的Ubuntu系统版本的实施方案，从而构建出可稳定运行各类深度学习框架、多种版本以及各类环境依赖（如NVIDIA显卡）的深度学习工程开发环境。此外，该方案还能实现如同本地操作般便捷地进行代码修改与计算执行。

在构建深度学习计算平台时，通常需要在本机上安装一系列必要的软件环境，包括操作系统、显卡驱动、CUDA以及cuDNN等组件。然而，随着Docker技术的广泛应用，其在环境配置、复制及隔离方面展现出的优势使得相关工作变得更加简便。因此，官方也将容器技术与深度学习相结合，并由此衍生出以下几种可行方案。

相较于传统方式，容器化方案提供了更高的灵活性。在安装系统之前，无需再纠结于Ubuntu具体版本是否满足代码运行需求，用户只需选择一个自己偏好的版本（例如18.04），然后从官网下载显卡驱动或通过软件源更新驱动即可完成相关操作。其余步骤则无需用户进一步干预。整个过程极为简便，得益于NVIDIA对Ubuntu系统的持续优化支持，用户仅需下载deb安装包，并通过一条命令便可完成安装。

安装显卡驱动的详细步骤可