注意：
本机想要启用gpu加速计算，需要由一张多余的nVidia显卡。需要提前禁用nouveau：lsmod | grep nouveau没有输出即禁用了
需要安装1、显卡驱动、2、cuda库(安装cuda会自动安装显卡驱动)3、cudnn(深度神经网络的GPU加速库,需要神经网络则安否则可以不安)
安装完成后，可以在本机运行nvidia-smi查看GPU设备的状态。
Docker使用gpu：
nvidia-docker2.0对nvidia-docker1.0进行了很大的优化，不用再映射宿主机GPU驱动了，直接把宿主机的GPU运行时映射到容器即可，容器内无需安装gpu驱动和cuda了。
一、nvidia-docker方式
为了使docker image能很便利的使用Nvidia GPU，从而产生了nvidia-docker，由它来制作nvidia driver的image。nvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，nvidia-docker是在docker上做了一层封装，通过nvidia-docker-plugin，然后调用到docker。
需要安装：1、docker 2、显卡驱动(nvidia driver) 和cuda(安装cuda时会自动安装显卡驱动) 。 3、nvidia-docker(nvidia-docker2是对nvidia-docker的升级)
nvidia-docker run --rm nvidia/cuda:10.0-devel
docker开的容器中要想支持gpu，也必须安装cuda(安cuda时会自动安驱动)
1、可以直接使用tensorflow、pytorch等官方提供的gpu镜像。
2、如果想自己定制，可以基于nvidia/cuda镜像，进行配置(不要从头自己配置)
二、Docker19.03之后，内置gpu支持
增加了对--gpus选项的支持，我们在docker里面想读取nvidia显卡再也不需要额外的安装nvidia-docker2了。需要提前禁用nouveau：lsmod | grep nouveau没有输出即禁用了
需要安装：1.安装nvidia驱动、cuda 2、安装nvidia-container-runtime 3、安装docker-19.03
1、安装驱动和cuda：
下载对应版本的cuda：CUDA Toolkit 12.1 Update 1 Downloads | NVIDIA Developer
比如我下载的为Centos7版本的RPM包，下载后直接安装。安装cuda的时候会自动安装nvidia驱动，控制台信息：
Installing the NVIDIA display driver...
Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-9.1 ...
ps:也可以先手动安装驱动，然后再通过.run文件安装cuda（可以选择不安装nvidia驱动）
安装cuda时报错：错误：软件包xxx需要：opencl-filesystem、ocl-icd
解决：安装epel数据源即可yum install epel-release –y。
2、安装nvidia-container-runtime：
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo
sudo yum install -y nvidia-container-toolkit nvidia-container-runtime
3、运行容器时，添加--gpu参数启用gpu支持。
# 使用所有GPU
$ docker run --gpus all nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
# 使用两个GPU
$ docker run --gpus 2 nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
# 指定GPU运行
$ docker run --gpus '"device=1,2"' nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
$ docker run --gpus '"device=UUID-ABCDEF,1"' nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
docker exec -it centos #进入容器
nvidia-smi #容器内查看gpu使用情况
测试：docker pull ufoym/deepo:keras-py36-cu80 #拉取支持gpu的keras & tensorflow环境
docker run --gpus all --rm -it ufoym/deepo:keras-py36-cu80 #启动后，进入容器。
进入python环境 (docker run --gpus all --rm -it ufoym/deepo)
python
输入代码
import tensorflow as tf
a = tf.constant('hello world')
sess = tf.Session()
sess.run(a)
sess.close()报错：docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].
解决：确保安装了nvidia-container-runtime，然后sudo systemctl restart docker即可。