Donkey Car のコードを実機ではなくて動作させたいので Docker 上で利用できるようにしておきたいと思います。
導入手順と同じになりますが donkey リポジトリからコードをクローンします。

git clone https://github.com/autorope/donkeycar.git
cd donkeycar

今回は手持ちのノートパソコンに Nvidia MX150 が載っているので一応GPU利用できるように Nvidia-docker 環境を構築済みであると想定しています。

Dockerfileのベースイメージを修正し、pipで導入するファイルセットを tf_gpu に変更しています。

diff --git a/Dockerfile b/Dockerfile
index 42d0f25..7fe7ae5 100644
--- a/Dockerfile
+++ b/Dockerfile
@@ -1,11 +1,12 @@
-FROM python:3.6
+#FROM python:3.6
+FROM tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3
 
 WORKDIR /app
 
 # install donkey with tensorflow (cpu only version)
 ADD ./setup.py /app/setup.py
 ADD ./README.md /app/README.md
-RUN pip install -e .[tf]
+RUN pip install -e .[tf_gpu]

またsetup.pyが指定しているtfのバージョンもDonkeyCar用に合わせておきます

setup.py

diff --git a/setup.py b/setup.py
index 6230703..7565ad3 100644
--- a/setup.py
+++ b/setup.py
@@ -66,7 +66,7 @@ setup(name='donkeycar',
                         ],
                     'ci': ['codecov'],
                     'tf': ['tensorflow>=1.9.0'],
-                    'tf_gpu': ['tensorflow-gpu>=1.9.0'],
+                    'tf_gpu': ['tensorflow-gpu>=2.0.0-Beta1'],
                     },
     package_data={
         'donkeycar': extra_files,

に変更してDockerをBuildします

docker build . -t donkey-gpu

このイメージは Jupyter notebook を /app/notebooks ディレクトリで起動するようになっていますので以下のコマンドを実行して動作させます

optirun docker run --runtime=nvidia --rm -it -v ~/Desktop/donkey/notebooks:/app/notebooks -p 8888:8888 donkey-gpu

optirun は nvidia ボードを利用するための切替用のコマンドです
runtime = nvidia としてGPUボードの利用を指定しています
ディレクトリとして /app/notebooks にローカルディスクをマウントしています

これでGPUも見えているので実際に利用できそうです

donkey コマンドが入っているかも確認しておきます。