导语：同一个镜像在不同的显卡驱动的机器上无法使用gpu 。报错Error 803: system has unsupported display driver / cuda driver combination
查看2个镜像对应的cuda driver
同镜像tag ge2206300210 宿主机驱动465.27 镜像cuda driver是465.27
同镜像 tag ge2206300210宿主机驱动470.63 镜像cuda driver是465.27
这里宿主机的driver挂进去自己修改了软链。
令一个镜像 tag only_cta220630宿主机驱动465.27 镜像cuda driver是470.63
这里宿主机的cuda driver挂载进去了 但是并没有替换镜像里的driver。
令一个镜像 tag only_cta220630宿主机驱动470.63 镜像cuda driver是470.63
也是没问题的。
打开宿主机上/etc/nvidia-container-runtime/config.toml中的debug开关，启动容器，就会看到启动日志(/var/log/nvidia-container-toolkit.log)
[nvidia-container-cli]
debug = "/var/log/nvidia-container-toolkit.log"
log-level = "debug"
确实会mount宿主机上的相关cuda so包。这里已经把对应的libcuda.so.465.27做到镜像里了 所以可能没有对应的挂载日志
这里估计选择了最新的
对于这条做了测试
镜像中存在libcuda.so.465.27 和 libcuda.so.470.63.01时 nvidia-docker会将软链指到libcuda.so.470.63.01
造成这个的原因我认为是低版本的driver不会覆盖镜像中高版本的driver导致，详细可以参考如下图片和链接。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/361545761
打开宿主机上/etc/nvidia-container-runtime/config.toml中的debug开关，启动容器，就会看到启动日志(/var/log/nvidia-container-toolkit.log)这里已经把对应的libcuda.so.465.27做到镜像里了 所以可能没有对应的挂载日志。造成这个的原因我认为是低版本的driver不会覆盖镜像中高版本的driver导致，详细可以参考如下图片和链接。这里宿主机的cuda driver挂载进去了 但是并没有替换镜像里的driver。
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
$source ..
克隆项目并运行服务器
git clone git://github.com/docpad/html5-boilerplate.docpad.git
cd html5-boilerplate.docpad
npm install
docpad run
通过修改src目录开始破解
使用，将这个框架设置为 ，因此，在发布网站之前，应在此处和LICENSE.md文件中放置所需的许可证。
如果您想开源您的网站，建议您使用作为内容，而使用作为代码。 在这种情况下，您可能希望使用以下内容作为许可证：
Unless stated otherwise, all content is licensed under the [Creative Commons Attribution License](http://creativecommons.o
添加对支持，以使用编写模板
约定： .anything.php|phtml
注意：此插件为 PHP 提供模板数据，但您将无法调用模板助手，因为 php 没有简单的方法与 javascript（这是 DocPad 构建的内容）进行通信，因此，您可能需要改为使用。
docpad install php
您可以在History.md文件中发现历史记录
修补Sur兼容性
Patched Sur很快将显示一个屏幕，解释每个Mac的兼容性。 但是，该数据必须来自某个地方，因此这就是该回购存在的原因。 在这里，您可以查看或贡献任何Mac与Patched Sur（或常规修补程序）配合使用的效果的列表。
我该如何贡献？
之前没有人提交过我的模型
如果您不熟悉GitHub ， 并用以下信息填充它：
您拥有的Mac，应该以两种形式出现：
Mac类型（屏幕尺寸，部分年）
如果您的Mac没有屏幕，则不包括屏幕尺寸。
示例：MacBook Pro（13英寸，2012年中）
可以直接从此Mac屏幕上删除。
MacTypeX，Y
Patched Sur在“关于此Mac”屏幕的后安装应用程序中显示了此信息，或者您可以在终端中运行sysctl -n hw.model
示例：MacBookPro9,2
哪些有效，哪些无效，下面列出了一些内容（请查找“
proxies :
' /some/path ' : ' http://some-proxy.com '
' /another/path ' : ' http://another-proxy.com '
前往CONTRIBUTING.md文件，了解如何做出贡献。
这些了不起的人正在维护这个项目：
本杰明 Lupton b@lupton.cc ( https://github.com/balupton )
尼克克罗恩 nick@meltmedia.com ( https://github.com/ncrohn )
暂无赞助商！ 你会是第一个吗？
删除旧驱动：sudo apt-get purge nvidia*
打开禁用列表： sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在禁用列表中添加：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
更新：sudo update-initramfs -u
|——报错：
W: Possible mi...
RuntimeError: cuda runtime error (30)
之前一直被这个莫名其妙的错误困扰，已经准备重新安装驱动和cuda的时候突然意识到了这个问题的根源。
事情是这样的，每次我想跑个程序然后回去休息，第二天回来查看，大失所望，程序没跑多久就报这个错误了，而且每次这个错误出现后再运行程序一样行不通，只有简单粗暴的电脑重启才能暂时解决问题。但后来发现如果我白天一直在使用电脑，程序就自然跑到结束，完全不会报出此类错误。
所以所以！确实是cuda，gpu的问题，但不是因为它们出现bug了，而是因
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
一般为出现原因为GPU与CUDA以及Pytorch版本对应有误，先采用以下语句测试
torch.cuda.is_available() #True
a=torch.Tensor([1,2])
a=a.cuda()
若以上语句出现问题则需要查看，pytorch与cuda对应版本和GPU是否匹配
若以上语句测试均无问题则要考虑是否为其他框架导
服务器重启后 服务运行报错，查看日志是Nvidia 驱动出了问题
system has unsupported display driver / cuda driver combination.
系统具有不受支持的显示驱动程序/cuda驱动程序组合。
看来是驱动版本匹配出了问题
sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
提示自动重装 选择yes
1.GPU RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal
解决办法：可能是在程序的多个地方都定义了使用的cuda编号，即使编号是一样的也会报这样的错误。解决办法是只保留一个
2.使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = 'x'指定使用的GPU编号后，实际使用时还是0号GPU
解决办法：把这个语句用到所有需要加载参数、数据的语句前，最方便的就是在import各种包时顺便用os.environ[‘CUDA_VISIBLE_D
