要運行高版本的GPU版TensorFlow，需要更新宿主機的顯卡驅動（本文以NVIDIA390為例）
一、更新驅動
禁用nouveau驅動： 添加/etc/modprobe.d/blacklist.conf文件 blacklist nouveau options nouveau modeset=0 “sudo update-initramfs -u” 執行“lsmod | grep nouveau”，如無變化，則禁用成功 此處不能直接重啟，否則進不了系統。 若重啟導致無法進入系統，解決方案：https://blog.csdn.net/wei_supreme/article/details/82227765
添加Graphic Drivers PPA： “sudo -E add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa” “sudo apt-get update” 搜索適合的驅動“sudo ubuntu-drivers devices”
卸載已有驅動 sudo apt-get remove --purge nvidia*
關閉(圖形)桌面顯示管理器LightDM：“sudo service lightdm stop” 安裝驅動：“sudo apt-get install nvidia-384” 執行“sudo apt-get upgrade”，重啟sudo reboot 執行“nvidia-smi”即可查看驅動的安裝狀態顯示安裝成功 如出現錯誤：“nvidia-smi has failed because it couldn‘t communicate with the nvidia driver”，請disable系統的security boot即可 重新啟動圖形環境“sudo service lightdm start”
二、報錯：
Error: failed to start container "nvidia-device-plugin-ctr": Error response from daemon: OCI runtime create failed: container_linux.go:348: starting container process caused "process_linux.go:402: container init caused \"process_linux.go:385: running prestart hook 0 caused \\\"error running hook: exit status 1, stdout: , stderr: exec command: [/usr/bin/nvidia-container-cli --load-kmods configure --ldconfig=@/sbin/ldconfig.real --device=all --utility --pid=11077 /var/lib/docker/overlay2/510a6de5ed82decf7421a392e5274b4fe47e8d0cd3610175c3550f1d26c91376/merged]\\\\nnvidia-container-cli: initialization error: driver error: failed to process request\\\\n\\\"\"": unknown說是驅動有問題，第一個想到的就是因為將早先的
nvidia-384驅動更新到了nvidia-410可能有問題，再重啟之后沒有作用，於是嘗試通過apt重新安裝nvidia-410：
$ add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa $ apt update $ apt install nvidia-410
重啟后依然發現類似問題，再去搜索發現 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37519492 和我遇到的問題類似，通過命令 nvidia-container-cli -k -d /dev/tty info 得到具體的報錯：
E0117 08:51:20.843706 12905 driver.c:197] could not start driver service: load library failed: libnvidia-fatbinaryloader.so.384.145: cannot open shared object file: no such file or directory
384 這個驅動版本我明明已經刪了，為什么還要找這個庫呢？是不是因為新的 410 安裝的不全呢？再往后看，提到
安裝驅動的時候會自動安裝這個libcuda1-384包的，估計是什么歷史遺留問題，或者是purge 又install把包的依賴關系搞壞了，因此現在需要重新安裝。
立即想到我的 410 是不是也沒有安裝 libcuda1-410 呢？趕緊 apt search libcuda 發現果然有這么個依賴，apt install libcuda1-410 趕緊安裝，再次跑 nvidia-container-cli -k -d /dev/tty info 就一切正常了。
三、報錯：ImportError: libcuda.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
解決方案：
進入/usr/lib/nvidia-390
建立軟連接：
sudo ln -f -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.1 libcuda.so.1
四、安裝nvidia-docker2
官網安裝教程：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
# If you have nvidia-docker 1.0 installed: we need to remove it and all existing GPU containers
docker volume ls -q -f driver=nvidia-docker | xargs -r -I{} -n1 docker ps -q -a -f volume={} | xargs -r docker rm -f
sudo apt-get purge -y nvidia-docker
# Add the package repositories
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \
sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
# Install nvidia-docker2 and reload the Docker daemon configuration
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd
# Test nvidia-smi with the latest official CUDA image
docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
測試是否成功：
docker run -it --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi