tensorflow docker gpu 安装指南

经常性的忘记怎么安装tensorflow docker gpu，方便重放操作

参考文档：

1. tensorflow官方文档
2. docker-ce官方文档
3. nvidia-docker官方文档

环境： ubuntu16.04LTS
由于使用nvidia-docker官方出品的docker镜像，就不需要安装烦人的cuda包了，之前每次搞这个都头大，只需要安装nvidia驱动就好了

1. 首先查看有没有Nvidia显卡

lspci | grep -i nvidia # 会列出显卡信息

2. 安装nvidia驱动

sudo mkdir /usr/lib/nvidia
sudo apt-get install --no-install-recommends nvidia-410
sudo reboot # 重启一下
nvidia-smi # 查看驱动是否安装成功，如果成功了会显示信息

3. 安装docker-ce

sudo apt-get update
sudo apt-get install \
    apt-transport-https \
    ca-certificates \
    curl \
    software-properties-common
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo add-apt-repository \
   "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
   $(lsb_release -cs) \
   stable"
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce

4. 安装nvidia-docker

$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

$ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
$ sudo systemctl restart docker

比较奇怪的是nvidia-docker里边的测试写的是docker run加参数 --gpus all
此时用tensorflow说明的用 docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi 验证会报错找不到nvidia，不过替换成 docker run --gpus all --rm nvidia/cuda nvidia-smi 是可以的，跑tf应用的时候GPU也会分配内存

5. 拉镜像

tensorflow的docker hub地址
通过tag过滤查看自己想要的镜像，譬如说我想下载的是 2.0.0rc0-gpu-py3 体验一下

docker pull tensorflow/tensorflow:2.0.0rc0-gpu-py3

6. 镜像加速

由于国内拉镜像可能会比较慢，因此最好配置一个国内镜像

sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
  "registry-mirrors": ["xxx"]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

其中镜像可选，其中阿里云需要有阿里云账户，搜索容器镜像服务，最后一项是镜像加速器里边能获得相应地址

参考 https://blog.csdn.net/fxbin123/article/details/94882527

接下来就可以尝鲜了～