タイトルの通りです。

LXCのコンテナ内からディープラーニングする場合はホスト側での作業を行った後に、コンテナ内で下記の作業を apt-get install nvidia-headless-440 を除いて行うとよい。

インストール

http://cdimage.ubuntu.com/ubuntu-server/focal/daily-live/current/focal-live-server-amd64.iso からインストールDVDをダウンロードし、USBスティックかDVDに焼く
インストーラーで日本語を選べないが、キーボードの配置を選ぶ項目が最初から２番めくらいにあるため必ず「Japanese」を選ぶ。そうじゃないと後で辛い。それ以外はデフォルトの選択肢を選んでおけばよい。以下の作業は全部rootで行う（sudoを使うなど）

サーバー起動後の設定

/etc/apt/apt.conf.d/00myconf

APT::Default-Release "focal";
APT::Install-Recommends 0;
APT::Get::Purge 1;

余計なパッケージが入らないように上記のファイルを作る
時刻（タイムゾーン）がおかしいので　dpkg-reconfigure tzdata でタイムゾーンを設定する
(内蔵の時計が日本時間ではなくUTCなら timedatectl set-local-rtc true する)
focal-proposed がデフォルトで有効になっているので /etc/apt/sources.list.d/proposed.list を編集する。またfocal-backportsも有効なので、要らなければ /etc/apt/sources.list を編集する。
/etc/fstab を編集してマウントオプションに noatime,lazytime を付けておくとアクセスが少し速くなる。仮想環境で動作しているなら discard を付けても良い
言語パックが全く入っていないので apt-get install language-pack-en language-pack-ja でインストールする
いらないパッケージ（ cloud-guest-utils
cloud-init
cloud-initramfs-copymods
cloud-initramfs-dyn-netconf
eatmydata
lxd-agent-loader
plymouth
plymouth-theme-ubuntu-text
snapd など）を apt-get purge で削除する。その後に apt-get --purge autoremove する

NVIDIA ドライバなどのインストール

GUIを用いずNVIDIA GPUを用いた計算だけサーバーにさせる場合 apt-get install nvidia-headless-440 をインストールする。GUIも用いる場合代わりに nvidia-driver-440 をインストールする。440 よりも新しいドライババージョンが必要なら https://launchpad.net/~graphics-drivers/+archive/ubuntu/ppa から準公式ドライバーをインストールする。NVIDIAのウェブサイトから持ってきては絶対にいけない
nvidia-smi は　apt-get install nvidia-utils-440 で入る。ドライバのバージョンと揃えること

Python3 の最低限のインストール

apt-get install python3-pip python3-setuptools python3-wheel python3-numpy python3-yaml python3-six python3-future python3-requests python3-matplotlib python3-pil python3-h5py python3-graphviz python3-pydot

Pytorch インストール

PyTorch は内部にCUDAライブラリなどを含みGPUがある場合も無い場合も同じパッケージで動作するので pip3 install torch torchvision とすればよい

TensorFlow インストール

CUDA ライブラリインストール

Google のTensorflowは内部にCUDAライブラリを含んでいないため、動作させるためには自分でCUDAライブラリをインストールする必要がある。TensorFlow 2.1, 2.2あたりはCUDA 10.1 をインストールする必要があり、たまたま Ubuntu 20.04 の標準アーカイブに入っているから apt-get install nvidia-cuda-dev libgomp1 とすればよい（libgomp1 はtensorflowが用いる）

libcudnn のインストール

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.1_amd64.deb
dpkg -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.1_amd64.deb

TensorFlow が依存するPythonパッケージのインストール

apt-get install python3-scipy python3-sklearn python3-skimage python3-opencv python3-protobuf python3-termcolor python3-wrapt python3-werkzeug python3-markdown python3-google-auth python3-cache-tools python3-requests-oauthlib

TensorFlow のインストール

pip3 install tensorflow-gpu