关于#解决#的问题，如何解决？

搭建GPU版本的Pytorch Docker镜像，拉取基础的操作系统镜像，这个应该怎么解决啊。

这篇文章：搭建GPU版PyTorch Docker镜像也许能够解决你的问题，你可以看下
除此之外, 这篇博客: docker安装GPU版pytorch中的 生成镜像(可选) 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

docker commit -m 'GPU pytorch' -a 'chenjun' aefab7 chenjun/pytorch041
```

## reference
1.[https://blog.csdn.net/mumoDM/article/details/82503022](https://blog.csdn.net/mumoDM/article/details/82503022)

以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
首先，我们需要一台安装了Docker的机器，并且确保机器上已安装了Nvidia显卡驱动程序。接下来，按照以下步骤来搭建GPU版本的Pytorch Docker镜像：
1. 拉取基础镜像：打开终端，执行以下命令拉取基于Pytorch的镜像（选择适合你需求的版本）：
```
docker pull pytorch/pytorch:1.10.0-cuda11.3-cudnn8-devel
```
1. 创建Dockerfile：在你想要保存镜像的目录下，创建一个名为Dockerfile的文件，内容如下：
```
FROM pytorch/pytorch:1.10.0-cuda11.3-cudnn8-devel

# 安装所需的依赖库
RUN pip install [你的依赖库]

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 将本地文件复制到镜像中
COPY . /app

# 设置环境变量
ENV CUDA_VISIBLE_DEVICES=all

# 定义启动命令
CMD ["python", "your_script.py"]
```
在这个Dockerfile中，我们使用了从Docker Hub上拉取的基础镜像，并通过RUN命令安装了其他所需的依赖库。你可以在RUN命令后面添加你需要的其他库的安装命令。然后，WORKDIR命令将工作目录设置为/app，COPY命令将你的本地文件复制到镜像中。ENV命令设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，它允许你指定使用的GPU设备。最后，CMD命令定义了在容器启动时要运行的命令。
1. 构建镜像：在终端中，进入到包含Dockerfile的目录，并执行以下命令来构建镜像（用你自己的镜像名称替换your_image_name）：
```
docker build -t your_image_name .
```
在构建过程中，Docker将会按照Dockerfile的定义逐步执行，并在最后生成一个名为your_image_name的镜像。
1. 运行容器：执行以下命令来启动一个使用GPU的容器（用你自己的容器名称替换your_container_name）：
```
docker run --gpus all --name your_container_name -it your_image_name
```
该命令将会创建一个名为your_container_name的容器，并使用你之前构建的镜像。--gpus all选项将启用容器内的所有GPU设备。-it选项将在终端打开一个交互式会话。
经过以上步骤，你应该成功地搭建了一个GPU版本的Pytorch Docker镜像，并可以在容器中运行你的Pytorch代码了。

对应的官方的镜像仓库，对应的操作系统的内核的版本的镜像不存在，要么自己组一个，或者找找镜像仓库中有没有支持的对应的操作系统的版本的镜像