【摘要】 docker很好用，但是在GPU服务器上使用docker却比较复杂，需要一些技巧，下面将介绍一下在ubuntu16.04环境下的GPU-docker环境搭建过程。
第一步：
删除之前的nvidia驱动：sudo apt-get purge nvidia-*
安装nvidia-<version> 此处version为396
n
此处需先配置ppa源，速度较慢，慢慢等吧，这里还没想出好办法解决。
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
更新源，运行 sudo apt-get update
查询nvidia驱动可用版本，运行sudo apt-cache search nvidia-* 查询相应版本
安装驱动，运行 sudo apt-get install nvidia-396
第二步：
安装cuda9.0
地址：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive 选择相应版本，我这里用的ubuntu16.04 64x
根据提示安装：
-
`sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64-deb`
-
`sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub`
-
`sudo apt-get update`
-
`sudo apt-get install cuda`
这里有坑：遇到一些奇怪问题，总结如下：
（1）当遇到旧版本删除不够彻底时，会报
下载 file:/var/cuda-repo-9-1-local/./nvidia-387-dev_387.26-0ubuntu1_amd64.deb 无法找到文件 - /var/cuda-repo-9-1-local/./nvidia-387-dev_387.26-0ubuntu1_amd64.deb (2: 没有那个文件或目录) 失败
错误，此时是判断为key错误，之前的9-1版本卸载后，key也删掉了，
使用命令`sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-1-local/7fa2af80.pub`解决
（2）内核存在旧版本时，报错
正在处理用于 ureadahead (0.100.0-19) 的触发器 ...
在处理时有错误发生：
initramfs-tools
E: Sub-process /usr/bin/dpkg returned an error code (1)
此时需要删除系统旧内核：
sudo vi /etc/default/grub
dpkg --get-selections|grep linux
选中旧版本，删除：
sudo apt-get remove linux-image-4.4.0-119-generic
再次查看版本：
看起来旧版本已经被删除了，
看一下系统内核版本：
uname -a
更新系统解决（initramfs-tools）问题：
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
重启电脑：
sudo shutdown -r now
再次查看nvidia能够正常识别：
cat /proc/driver/nvidia/version
nvcc -V
nvidia-smi
（3）nvidia-smi报错
重装nvidia device
nvidia-smi
NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.
测试cuda（正确显示）：
nvidia-smi
第三步
安装cudnn：
此处有坑，英伟达用国内ip登不上去，要翻墙登录后再下载，有些同学给了镜像，我这里下载的是：
libcudnn7_7.0.5.15-1+cuda9.0_amd64.deb
用runtime library
安装步骤与cuda相似：
chmod 777 ibcudnn7_7.0.5.15-1+cuda9.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7_7.0.5.15-1+cuda9.0_amd64.deb
等待安装，就好了
第四步
tensorflow-gpu安装
pip install tensorflow-gpu
安装完成 tensorflow-gpu，可以测试一下
进入ipython（以下为测试正常启动gpu画面）
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!’)
sess = tf.Session()
接下来，要安装nvidia-docker了：
第五步
nvidia-docker
参考：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
＃如果你安装了nvidia-docker 1.0：我们需要删除它和所有现有的GPU容器
docker volume ls -q -f driver = nvidia-docker | xargs -r -I {} -n1 docker ps -q -a -f volume = {} | xargs -r docker rm -f
sudo apt-get purge -y nvidia-docker
＃添加软件包仓库
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey |
sudo apt-key add -
distribution = $（ ./ etc/os-release ; echo $ ID $ VERSION_ID ）
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
＃安装nvidia-docker2并重新加载Docker守护进程配置
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd
＃使用最新官方CUDA图像
docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi
**下面是一些报错信息的修正方法：**
6.安装完成后，docker下载速度慢，报错：
error pulling image configuration: Gethttps://dseasb33srnrn.cloudfront.net/registry-v2/docker/registry/v2/blobs/sha256/97/9782c71c14b7960794c9141f66721f7fff873d4de027b726c696ac1d54a99ce2/data?Expires=1524001324&Signature=EpbapfSa3ftVsuyhEHYwJjJILAzQhyf0iN4YQ1QpwXU9ITPlUhhIExWb6Efh~6ya3BkI44p3XvEI~SnrPPDyRYvsNRLbCc2qHhERV13J6BC7Ksylk54l75aKsigSHSFlmddvdR7Q1YszgKPEBFTAyMWzQ2GADaDKgMXjfN4W1Qk_&Key-Pair-Id=APKAJECH5M7VWIS5YZ6Q: net/http: TLS handshake timeout
这是因为安装nvidia-docker会覆盖原来的/etc/docker/daemon.json文件
如果文件夹不存在：
sudo mkdir -p /etc/docker
打开 /etc/docker/daemon.json；
sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
"registry-mirrors": ["https://4x0vrhen.mirror.aliyuncs.com"]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
问题解决
7.在安装nvidia-docker2的时候，报错：
$ sudo apt-get install -y nvidia-docker2
正在读取软件包列表... 完成
正在分析软件包的依赖关系树
正在读取状态信息... 完成
有一些软件包无法被安装。如果您用的是 unstable 发行版，这也许是
因为系统无法达到您要求的状态造成的。该版本中可能会有一些您需要的软件
包尚未被创建或是它们已被从新到(Incoming)目录移出。
下列信息可能会对解决问题有所帮助：
下列软件包有未满足的依赖关系：
nvidia-docker2 : 依赖: docker-ce (= 18.03.0~ce-0~ubuntu) 但无法安装它 或
docker-ee (= 18.03.0~ee-0~ubuntu) 但无法安装它
E: 无法修正错误，因为您要求某些软件包保持现状，就是它们破坏了软件包间的依赖关系。
首先打开清华源：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
有两个镜像：docker和docker-ce
这里用docker-ce，因为nvidia-docker是基于docker-ce的：
最重要的几条命令：
删掉原来的docker：
sudo apt-get remove docker docker-enginedocker.io
sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg2 software-properties-common
这里注意了：
网上大部分的策略是：
curl -fsSLhttps://download.docker.com/linux/debian/gpg | sudo apt-key add -
这句话没办法运行，因为被墙掉了：
改用清华的gpg：curl -fsSLhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo add-apt-repository
"deb [arch=amd64]https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu
$(lsb_release -cs)
stable"
sudo apt-get update
安装docker-ce和nvidia-docker2：
sudo apt-get install docker-ce
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd
8.报如下错误时：
docker: Error response from daemon: OCI runtime create failed: container_linux.go:348: starting container process caused "process_linux.go:402: container init caused "process_linux.go:385: running prestart hook 1 caused \"error running hook: exit status 1, stdout: , stderr: exec command: [/usr/bin/nvidia-container-cli --load-kmods configure --ldconfig=@/sbin/ldconfig.real --device=all --compute --utility --require=cuda>=9.0 --pid=24351 /var/lib/docker/aufs/mnt/085a2f9697d8b4dfbf269d413e032b46e948fa619e82f7a50b0dbac97e716be6]\\nnvidia-container-cli: initialization error: cuda error: no cuda-capable device is detected\\n\""": unknown.
可能是nvidia driver/cuda/nvidia-docker2之间出了问题；
将三者彻底删除
apt-get purge nvidia driver-* cuda-* nvidia-docker2
apt-get update
重新安装cuda-9-0，会自动安装相应的nvidia driver-384 就用默认的版本
测试nvidia-smi通过
重新安装nvidia-docker2，
测试 docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi通过
问题解决
到这里，就完成了ubuntu16.04 安装cuda9.0+cudnn7.0.5+tensorflow+nvidia-docker配置GPU服务器