我尝试使用“附加驱动程序”控制面板安装推荐的Nvidia驱动程序。这导致根据nvidia-smi安装了数据自动化系统,但是cuda.h缺失了。通常,我会通过安装nvidia-cuda-dev或nvidia-cuda-toolkit来获得它,但是这些包现在与nvidia驱动程序冲突,所以它们不能同时安装: libnvtoolsext1 l
我尝试安装tensorflow和docker,如下链接
我将tensorflow镜像从tensowflow Hub下载到docker中,然后尝试测试tensorflow python脚本。我想如果我使用docker + tensorflow,我不会得到任何错误。If you would like to use Nvidia GPU with TensorRT, please make sure the missing libraries mentioned above
我安装了nvidia-docker,为了测试我的安装,我运行了docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi。我对驱动程序版本相同的理解是,设备驱动程序是特定于硬件的,因此没有安装在容器中,而nvidia-docker存在的原因是允许在容器中运行的软件与设备驱动程序对话。这是正确的吗?我的主要困惑是,为什么CUDA版本从容器</