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基于Ubuntu 18.04的Docker镜像，集成CUDA 9.0和cuDNN 7，解决Nvidia未提供旧版CUDA与新版Ubuntu组合的问题，适用于依赖CUDA 9.0的应用场景。

2 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：tobycheese仓库类型：镜像最近更新：7 年前

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9.0-cudnn7-devel-ubuntu18.04 镜像文档

镜像概述

该Docker镜像基于Ubuntu 18.04系统，集成CUDA 9.0和cuDNN 7，旨在解决Nvidia官方未提供旧版CUDA（如9.0）与较新版本Ubuntu（如18.04）组合镜像的问题。构建过程尽可能复用Nvidia原始Dockerfile内容，仅在必要时进行修改，确保环境兼容性。

核心功能与特性

CUDA 9.0环境：提供完整的CUDA 9.0开发环境，满足依赖该版本CUDA的应用需求
cuDNN 7支持：集成cuDNN 7加速库，优化深度学习任务的GPU计算性能
Ubuntu 18.04基础：基于Ubuntu 18.04系统，提供稳定的操作系统环境
Python 3.6预装：系统默认包含Python 3.6，便于快速开展Python相关开发工作

使用场景与适用范围

运行或开发依赖CUDA 9.0的应用程序（如旧版本TensorFlow，其曾官方要求CUDA 9.0）
需要在Ubuntu 18.04环境下使用CUDA 9.0进行GPU加速开发的场景
对系统环境有特定要求，需同时具备Ubuntu 18.04和CUDA 9.0的开发或运行环境

使用方法与配置说明

前提条件

主机需安装Nvidia Docker运行时（nvidia-docker）以支持GPU加速
需配备支持CUDA 9.0的Nvidia显卡及对应驱动

基础运行命令

bash
docker run --gpus all -it --rm 9.0-cudnn7-devel-ubuntu18.04

说明

该镜像基于Nvidia官方Dockerfile构建逻辑，主要修改在于适配Ubuntu 18.04系统，保留了CUDA 9.0开发环境的核心组件。可通过常规Docker命令进行容器管理，具体应用配置需根据实际需求调整。

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 cuda 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/tobycheese/cuda:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull tobycheese/cuda:<标签>

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