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@原来可以不用真名_f64d 1、pycharm远程container程序可以跑，但是没有调用gpu。 python console连不上。 相关报错是这样的
2019-07-04 09:38:15.116340: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:300] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_INVALID_DEVICE: invalid device ordinal
2019-07-04 09:38:15.116504: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:306] kernel version 384.183.0 does not match DSO version 418.67.0 -- cannot find working devices in this configuration
2、xshell控制直接在container里用python train.py 倒是可以调用gpu正常使用。
所以现在确实没找到问题主要是哪里产生的

pycharm+docker+GPU环境配置

前言：    环境配置很麻烦特别是在实验室多个人用的服务器上，说不定哪天你的caffe就不能用了呢（手动狗头），那为了免受其苦就用了docker配置环境 环境：    我这里...

原来可以不用真名_f64d

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@原来可以不用真名_f64d 我发现我的是nvidia-docker，大家普遍安装的是nvidia-docker2，我重装了可以修改daemon.json, 但是，改完后，依然无法使用gpu，无法使用docker 的python console，难受呀

pycharm+docker+GPU环境配置

前言：    环境配置很麻烦特别是在实验室多个人用的服务器上，说不定哪天你的caffe就不能用了呢（手动狗头），那为了免受其苦就用了docker配置环境 环境：    我这里...

原来可以不用真名_f64d

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你好，感谢分享，我也出现了gpu无法使用的情况， 我的系统上16.04的，然后没有/etc/docker/daemon.json 这个文件， 我自己新建写入内容，但后来报错。
然后我发现我这个路径"path": "/usr/bin/",， 并没有nvidia-container-runtime，然后就不知道该如何解决了，求大神指导思路

pycharm+docker+GPU环境配置

前言：    环境配置很麻烦特别是在实验室多个人用的服务器上，说不定哪天你的caffe就不能用了呢（手动狗头），那为了免受其苦就用了docker配置环境 环境：    我这里...

原来可以不用真名_f64d

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以前很多小朋友们都懒得动懒得想，我当时说他们：你每天都勤劳，你也累不着；你每天都懒得动，你也不能比别人多攒下时间。每天不断的思考和学习你会越来越进步，而如果你只是靠“经验”或...