如何配置Dockerfile安装CUDA 10.1？解决安装后版本为9.1的问题

你的问题出在直接使用apt install nvidia-cuda-toolkit时，系统默认软件源里的CUDA版本是旧的（比如Ubuntu 18.04默认就是9.1），以下是两种可靠的解决方式：

方法1：使用NVIDIA官方CUDA基础镜像（推荐） #

直接基于官方预构建的CUDA 10.1镜像构建你的应用，无需手动配置源和环境：

# 选择适配的CUDA 10.1镜像，示例为Ubuntu 18.04 + CUDA 10.1 + cuDNN7的开发镜像
FROM nvidia/cuda:10.1-cudnn7-devel-ubuntu18.04

# 后续添加你的应用构建步骤，比如安装依赖、复制代码等
RUN apt update && apt install -y git python3-pip

官方镜像已经内置了正确的CUDA环境，执行nvcc --version会直接显示10.1版本，同时包含了必要的驱动依赖和工具链。

方法2：在现有镜像中手动指定版本安装 #

如果必须基于特定的基础镜像（比如自定义的Ubuntu镜像），可以添加NVIDIA官方源后指定版本安装：

# 以Ubuntu 18.04为例
FROM ubuntu:18.04

# 添加NVIDIA官方GPG密钥
RUN apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub

# 添加CUDA 10.1的官方源
RUN echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 /" > /etc/apt/sources.list.d/cuda.list

# 更新源并安装指定版本的CUDA工具包
RUN apt update && apt install -y cuda-toolkit-10-1

# 配置环境变量，确保系统能识别CUDA工具
ENV PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH
ENV LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

注意：

• 要根据你的基础镜像版本调整源路径（比如Ubuntu 16.04对应ubuntu1604）
• 必须安装cuda-toolkit-10-1而非通用的nvidia-cuda-toolkit，后者会拉取源内默认的旧版本
• 环境变量配置是必须的，否则系统无法找到nvcc等CUDA工具

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rommel Dias