在使用这个镜像前，首先要保证已经安装了 Nvidia 的驱动，并且安装了 nvidia-docker2 来支持 GPU 对 Docker 的读写。
Docker Hub 地址
已经编译好的 Docker Image 在 Docker Hub 上，地址是 https://hub.docker.com/r/anibali/pytorch/。例如，你想使用 CUDA 9.2 版本，则使用下列命令：
1 | $ docker pull anibali/pytorch:cuda-9.2 |
现在支持的版本有：
| Image tag | CUDA | PyTorch |
|---|---|---|
no-cuda | None | 0.4.1 |
cuda-9.2 | 9.2 | 0.4.1 |
cuda-9.0 | 9.0 | 0.4.1 |
cuda-8.0 | 8.0 | 0.4.1 |
下面的版本也有，但不再提供支持：
| Image tag | CUDA | PyTorch |
|---|---|---|
cuda-9.1 | 9.1 | 0.4.0 |
cuda-7.5 | 7.5 | 0.3.0 |
如何运行 PyTorch？
具体运行方法请查看 DockerHub 上的详细说明。
命令行示例：
1 2 3 4 5 6 7 | docker run --rm -it --init \ --runtime=nvidia \ --ipc=host \ --user="$(id -u):$(id -g)" \ --volume=$PWD:/app \ -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0 \ anibali/pytorch python3 main.py |
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