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[docker]nvidia的cuda镜像列表-CSDN博客
解决在docker容器中nvidia-smi命令无法找到
下载选择麒麟V10的runfile安装依赖关闭selinux执行默认安装故障处理。
老版本的 cuda 安装报错的解决方法
docker镜像tensorflow-gpu
NVIDIA 在 /usr/local/cuda/compat/ 目录下提供了一些兼容库 (libcuda.so.1 等)，但如果主机的 NVIDIA 驱动版本较新，则不需要这些兼容库。强行使用这些库可能会导致不匹配的 CUDA 版本，从而触发 Error 804。conda 安装2.5.0 的 pytorch 后，使用 cuda 报错。拉的官方 docker 仓库里的镜像。nvidia-smi
查看镜像docker image lsdocker 镜像文档查询链接Docker Hubhttps://hub.docker.com/r/pytorch/pytorch/tags选择自己合适的版本进行安装（直接复制即可获取安装代码）拉镜像：docker pull pytorch/pytorch:1.7.1-cuda11.0-cudnn8-devel查看镜像docker image ls重新命名：d
docker pull 镜像地址。
