Docker compose 使用nvidia docker compose启动容器，但很快退出

我的

docker compose.yml

文件：

version: '2'
services:
  zl:
    image: zl/caffe-torch-gpu:12.27
    ports:
      - "8801:8888"
      - "6001:6008"
    devices:
      - /dev/nvidia0
    volumes:
      - ~/dl-data:/root/dl-data

nvidia docker compose up-d之后，容器启动，但很快退出

但当我以

nvidiadocker

的方式启动一个容器时，它运行得很好

nvidia-docker run -itd -p 6008:6006 -p 8808:8888 -v `pwd`:/root/dl-data --name zl_test 

---

您不必使用nvidia docker compose。 通过正确配置nvdia docker插件，您只需使用docker compose

通过： （可以确认它对我有效）

步骤1： 找出nvidia驱动程序版本（这很重要）。 运行：

输出：

+---------------------------------------------------------------+

NVIDIA-SMI 367.57驱动程序版本：367.57

|-------------------------------+--------+----------------------+

步骤2： 创建使用nvidia docker插件的docker卷必须在compose之外完成，因为如果compose创建该卷，它将损坏卷名

步骤3 在docker-compose.yml文件中：

version: '2'
    volumes:
      nvidia_driver_367.57: # same name as one created above
        external: true  #this will use the volume we created above

    services:
      cuda:
        command: nvidia-smi
        devices:  #this is required
        - /dev/nvidiactl
        - /dev/nvidia-uvm
        - /dev/nvidia0 #in general: /dev/nvidia# where # depends on which gpu card is wanted to be used
        image: nvidia/cuda
        volumes:
        - nvidia_driver_367.57:/usr/local/nvidia/:ro

---

@我知道这不是从现在开始。。。但也许你能帮我两个。。。试着用你写的方法但我想我遗漏了什么？这是完整的yml文件吗？@boaz这是我正在使用的完整的yml文件。这里的关键是创建外部docker卷。请注意它的docker compose版本2，因此您需要一个兼容的docker compose版本。如果不清楚的话，需要安装Nvidia docker。根据操作系统的不同，这些设备可能会有不同的名称（我的设备是在centos 7和ubuntu 14.04上测试的）。此外，我可以验证这在docker swarm上不起作用，我没有幸用这个设置远程启动GPU服务（它们启动了，但不起作用）。

docker volume create --name=nvidia_driver_367.57 -d nvidia-docker

version: '2'
    volumes:
      nvidia_driver_367.57: # same name as one created above
        external: true  #this will use the volume we created above

    services:
      cuda:
        command: nvidia-smi
        devices:  #this is required
        - /dev/nvidiactl
        - /dev/nvidia-uvm
        - /dev/nvidia0 #in general: /dev/nvidia# where # depends on which gpu card is wanted to be used
        image: nvidia/cuda
        volumes:
        - nvidia_driver_367.57:/usr/local/nvidia/:ro