dockerコンテナ内でGPUが使用できない際のトラブルシューティング

概要

dockerコンテナ内でGPUが使用できず、下記のようなエラーが出た。
docker-container-runtimeのエラーのよう。

コンテナでGPUが使用できるか下記コマンドで確認を行なった。
docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-ubuntu18.04 nvidia-smi
結果としては、下記のエラー

 Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].

解決法

docker-container-runtimeのエラーは下記三つで解決を図る
①/etc/docker/daemon.jsonへの記載
②デーモンの再起動(sudo systemctl restart docker)
③docker-container-runtimeの再インストール

しかし、今回の場合は解決できない。

→dockerを再インストールすることで解決できた。

参考までに

機械学習では、dockerコンテナ内でjupyterを使ったり、スクリプトを使用したりする。
tensorflowとcudaには互換性があるので、tensorflowのバージョンによってcudaのバージョンを下げたい時等に便利だ。
docker内でGPUを使用する方法を簡単に記載する。

1. dockeを公式を参考にインストール(Qiita等を利用しても良いが、公式のやり方と照らし合わせよう)
2. nvidia-cuda-toolkitを公式からインストール（過去のも出てくる、nvidia-uninstallで削除）
3. cudaのパスを通す(/usr/local/cuda-**.*←削除すれば消える)
   ※再インストールする時は再起動が必要
4. cudnnファイルをダウンロード（登録必要）
5. 解凍後、/usr/local/cuda以下に移動する(lib64はlib64以下、includeはinclude以下)
6. nvidia-container-toolkitとnvidia-container-runtimeをインストール
7. docker-composeをインストール(※version3指定はruntimeオプションが使えない)
8. /etc/docker/daemon.jsonを編集
9. dockerの立ち上げ
10. nvidia-smiで確認(cudaはnvcc -V)