官方 PyTorch Docker image基于 nvidia/cuda ，它能够在 Docker CE 上运行，无需任何 GPU。它也可以在 nvidia-docker 上运行，我假设启用了 CUDA 支持。是否可以在没有任何 GPU 的 x86 CPU 上运行 nvidia-docker 本身？有没有办法构建单个 Docker 镜像，在可用时利用 CUDA 支持(例如，在 nvidia-docker 中运行时)并在其他情况下使用 CPU？在 Docker CE 中使用 torch.cuda 会发生什么？ Docker CE到底有什么区别，为什么nvidia-docker不能合并到Docker CE中？
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nvidia-docker 是 docker --runtime nvidia 的快捷方式。我确实希望他们有一天会合并它，但现在它是第 3 方运行时。他们在 GitHub page 上解释了它是什么以及它的作用。 .
A modified version of runc adding a custom pre-start hook to all containers. If environment variable NVIDIA_VISIBLE_DEVICES is set in the OCI spec, the hook will configure GPU access for the container by leveraging nvidia-container-cli from project libnvidia-container.
没有什么能阻止您使用普通 docker 运行适用于 nvidia-docker 的图像。它们工作得很好，但如果你在其中运行需要 GPU 的东西，那将会失败。
我认为你不能在没有 GPU 的机器上运行 nvidia-docker。它将无法找到它正在寻找的 CUDA 文件并且会出错。
要创建一个可以在 docker 和 nvidia-docker 上运行的镜像，您在其中的程序需要能够知道它在哪里运行。我不确定是否有官方方法，但您可以尝试以下方法之一:
- 检查
nvidia-smi是否可用 - 检查
$CUDA_LIB_PATH中指定的目录是否存在 - 检查您的程序是否可以成功加载 CUDA 库，是否不能回退
关于docker - 可以在没有 GPU 的情况下运行 nvidia-docker 吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52030952/