rryha/cuda repository overview

FROM nvidia/cuda:11.5.2-cudnn8-devel-ubuntu20.04
# 故意采用低版本的 cuda 11.5

ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive \
    TZ=Asia/Shanghai

# 设置工作目录
# WORKDIR /app


# 安装基础依赖
RUN apt update && \
    apt -y upgrade && \
    apt install -y --no-install-recommends \
        software-properties-common \
        python3 \
        python3-pip \
        python3-tk \
        bash \
        dos2unix \
        git \
        sudo \
        ncdu \
        nginx \
        net-tools \
        openssh-server \
        libglib2.0-0 \
        libsm6 \
        libgl1 \
        libgl1-mesa-glx \
        libxrender1 \
        libxext6 \
        ffmpeg \
        wget \
        curl \
        psmisc \
        rsync \
        vim \
        zip \
        unzip \
        p7zip-full \
        htop \
        pkg-config \
        libcairo2-dev \
        libgoogle-perftools4 libtcmalloc-minimal4 \
        apt-transport-https ca-certificates && \
    update-ca-certificates && \
    apt clean && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*
#虚拟环境程序，由于无法通过apt安装，安装时会报错，所以暂时先注释不安装了        python3.10-venv \
#共享依赖库程序，由于无法通过apt安装，安装时会报错，所以暂时先注释不安装了        libpython3.10 \

# 下面是设置python的symbol_link软连接，如果python版本号写错了，则会导致位置错误无法建立连接，会致使pip等各类程序无法运行。
# python的版本号在本dockerfile中会被安装位python3.8，因此下面要明确为是python3.8才能成功建立软连接，否则所有涉及python的程序都无法运行，比如pip就会无法运行。
RUN rm /usr/bin/python3  && \
    ln -s /usr/bin/python3.8 /usr/bin/python  && \
    ln -s /usr/bin/python3.8 /usr/bin/python3 && \
    echo 'export PATH="$PATH:$(which pip)"' >> ~/.bashrc && \
    echo 'export PATH="$PATH:$(which pip)"' >> /etc/skel/.bashrc

ENV LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64:/usr/local/cuda/lib64
ENV CUDA_HOME=/usr/local/cuda