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使用gpu内存作为约束来调度一个Docker群的容器: 是否有可能将具有docker群的容器安排到具有一定gpu内存的节点？例如，如果我需要安排具有5GB gpu内存的容器，那么如何让群集不安排容器，直到具有足够的gpu内存的节点变为可用。

在Windows 10上访问Docker上的GPU: 我注意到nvidia已经支持GPU和Docker，但是我相信这只是针对linux。有没有人得到它在Windows 10上工作？特别是，我希望能够访问机器学习应用程序。 https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker

我该如何正确运行nvidia-docker的OpenAI健身房并查看环境: 所以我试着在Docker容器中运行OpenAI健身房，但看起来像这样：注意pong窗口有一个怪异的渲染问题，它重复的东西和颜色是closures的。这里是太空入侵者：注意“不是编程问题”人：解决scheme涉及正确的bash脚本代码，以调用正确的API方法来正确渲染像素数组。也只有graphics程序员可能“认识到渲染故障”。我的设置很简单。 – 我在本地Ubuntu 16.04安装Nvidia gtx1060和corei7 – 我安装了nvida runfile驱动程序–no-opengl文件（根据来自Nvidia和许多地方的说明）。 – 具体来说，我正在运行floydhub / pytorch docker镜像。有没有人认识到特定的渲染故障，它可能意味着什么？它几乎看起来像一个帧缓冲区的StackOverflow！我能做些什么来追踪错误？编辑：我已经消除了所有我已经安装的额外的依赖关系，只是根据ROS GUI指南做简单的x-forwarding。你可以很容易地重现这个如下： docker run -it –user=$(id -u) –env="DISPLAY" –workdir="/home/$USER" –volume="/tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw" floydhub/pytorch:0.1.11-gpu-py3.6 bash 现在在图像中，inputpython ，然后input以下命令： import gym gym.make('Pong-v0').render() 这应该在你的机器上打开一个x转发的窗口，但显示器已经损坏（至less对我而言）上面我实际上使用了SpaceInvaders-v0

Nvidia Theanodocker图像不可用: 试图运行docker命令： nvidia-docker run -d -p 8888:8888 -e PASSWORD="123abcChangeThis" theano_secure start-notebook.sh # Then open your browser at http://HOST:8888 取自https://github.com/nouiz/Theano-Docker 返回错误： Error: image library/theano_secure:latest not found 出现theano_secure图片目前不可用？ searchtheano_secure： $ nvidia-docker search theano_secure:latest NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATED 这个命令的返回是空的，所以图像不可用？如果有的话，是否有另一种来自NVIDIA的Theanodocker图像？更新：从源头build设： docker build -t theano_secure -f Dockerfile.0.8.X.jupyter.cuda.secure . 返回： Err http://developer.download.nvidia.com Release.gpg Unable to connect to developer.download.nvidia.com:http: […]