本人也是自学Docker，需要创建具有cuda加速的镜像跑一下深度学习，也参考了一些资料，下面做一个总结并准备一个详细的创建步骤，希望对大家有所参考价值，如有不正之处，请指出。
简要说一下我认为的坑在哪几个方面：
- 对于我来说，合适的cuda及nvidia安装包比较难找（个人问题）
- 镜像的nvidia驱动版本要与宿主机一致
- 另外一个就是网不好的话，伟大的墙
若是有参考我文章的打算，最好先全文浏览一下，因为我是按照顺序来解决我遇到的坑，或许你并不需要其中一些步骤。
注：本文没有讲解docker的安装，加速器, 工作组的设置等基础知识。
准备工作
1.在宿主机下确认自己已经安装好的nvidia驱动版本
nvidia-smi
我的版本号是375.66（我在ubuntu中使用的sudo apt-get install nvidia-375安装的，375是我电脑需要的版本，可使用 ubuntu-drivers devices 查看版本号，在我的经验来看，使用cuda自带的驱动安装最好），这是我遇到的第一个坑，因为我后面在Dockerfile 中使用cuda_xxx.run做的镜像，而里面自带的驱动版本是375.26，这样做完镜像后因为和宿主机驱动版本不匹配，无法调起驱动，后面讲述解决办法。
2.做一个apt update后的ubuntu镜像
这个的目的是可以多次尝试做ubuntu_cuda镜像，而不需要因为网速太慢，每次都去执行更新和下载一些包。下面是我自己做过的一个ubuntu_apt:16.04镜像，可以直接拉取(推荐），或者按我下面步骤自己做也可以。
sudo docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/gx_test/ubuntu_apt:16.04
或者按照下面这个Dockerfile来自己做，当然你需要有一个ubuntu：16.04的基础镜像。
注：因为后面需要，我没有最简镜像，没有执行rm -rf /var/lib/apt/lists/*
sudo mkdir myubuntu_apt
cd myubuntu_apt
touch Dockerfile
在此目录下打开Dockerfile，写入下面内容：
FROM ubuntu:16.04
MAINTAINER gx <gao_x2015@163.com> #yourname
RUN apt-get update && apt-get install -q -y \
build-essential \
module-init-tools\
# rm -rf /var/lib/apt/lists/*
继续在上面终端里，执行命令(注意 .）：
sudo docker build -t ubuntu_apt:16.04 .
成功之后，执行;
docker images
制作ubuntu_cuda镜像
假如你前面一切顺利，坑最大最多最费心的一步到来了！
在这儿就需要针对自己的电脑显卡来配置了，鉴于每个人的驱动版本都不同，此处在镜像制作过程中就没有使用wget来下载cuda_xxx.run（而且制作期间下载也慢），大家肯定都已经配置了宿主机的cuda，所以假定cuda_xxx.run的安装包还存在，Dockferile 中会把它复制到镜像中。
此处又分两种情况：
-宿主机已经安装的cuda版本号和nvidia版本号完全相同，恭喜你
-cuda和nvidia版本号不同
很不幸，我的是第二种，cuda为 cuda_8.0.61_375.26_linux.run，而nvidia通过终端命令安装的为375.66
下面讲解安装方法，我是基于上面已经建立的ubuntu_apt:16.04镜像，否则你需要自行更改Dockerfile，也很简单，两个综合一下即可。
1.宿主机cuda与nvidia版本号相同的
毫无疑问先建立工作目录和Dockerfile文档
sudo mkdir ubunru_cuda
cd ubuntu_cuda
touch Dockerfile
把你现在已经有的cuda_xxx.run复制到ubuntu_cuda目录下，如我的为cuda_8.0.61_375.26_linux.run
在Dockerfile中写入制作命令（注意有些地方更换成你的设置，建议先看一下本段代码后面的详细解释,后面环境变量也需要修改，可能你的不是cuda-8.0,可以参考宿主机现有的）：
FROM ubuntu_apt:16.04
MAINTAINER gx <gao_x2015@163.com>
COPY ./cuda_8.0.61_375.26_linux.run /opt
RUN cd /opt && \
chmod +x *.run && \
mkdir nvidia_installers && \
./cuda_8.0.61_375.26_linux.run -extract='pwd'/nvidia_installers && \
cd nvidia_installers && \
./NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run -s -N --no-kernel-module
RUN cd /opt/nvidia_installers && \
./cuda-linux64-rel-8.0.61-21551265.run -noprompt && \
./cuda-samples-linux-8.0.61-21551265.run -noprompt -cudaprefix=/usr/local/cuda-8.0/ && \
rm /opt/cuda_8.0.61_375.26_linux.run && \
rm -rf /opt/nvidia_installers
ENV LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64
ENV PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
详细解释：有关NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run、cuda-linux64-rel-8.0.61-21551265.run的由来，这是由于执行了上面cuda-linux64-rel-8.0.61-21551265.run -extract=’pwd’/nvidia_installers 后，解压出来的，所以你可以在另外目录下复制进cuda_xxx.run后执行本条命令，解压后看一下，然后逐个替换代码里面的名称，注意若‘pwd’（当前路径）执行不通过可换成此时你目录的绝对路径。
然后制作镜像，注意是在Dockerfile的目录下执行下面命令(注意 .）:
sudo docker build -t ubuntu_cuda:16.04 .
制作成功后，启动容器测试,此处设置了宿主机与容器的共享文件夹（-v /home/yourname/share_data:/share_data)，建议设置
sudo docker run -ti -v /home/yourname/share_data:/share_data –device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 –device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl –device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm ubuntu_cuda:16.04 /bin/bash
利用cuda样例测试
cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
make
./deviceQuery
若一切顺利，最后会出现类似下面的
deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 6.5, CUDA Runtime Version = 6.5, NumDevs = 1, Device0 = GRID K520
Result = PASS
执行nvidia-smi也可同样测试
1.宿主机cuda与nvidia版本号不同的
这个时候你需要去找一个和你nvidia驱动相同版本号的NVIDIAxxxxxxxxxxxxxx.run,看个人本事啦，一般都有，比如我的375.66，去https://launchpadlibrarian.net/318831566/nvidia-graphics-drivers-375_375.66.orig.tar.gz下载的
解压出来后有一个NVIDIA-linux-x86_64-375.66-no-compat32.run文件，后面要用到
两种方法
1）按照前面的版本号相同做完镜像并创建容器
然后把上述的NVIDIA-Linux-x86_64-375.66-no-compat32.run复制到宿主机的共享文件share_data，此时可在容器的share_data查找到，然后(下面在容器执行）：
cd share_data
cp ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.66-no-compat32.run /usr/local/cuda
cd /usr/local/cuda
chmod 777 ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.66-no-compat32.run
./NVIDIA-Linux-x86_64-375.66-no-compat32.run -s -N --no-kernel-module
然后同样按照上面测试
2）使用Dockerfile直接制作
把cudaxxxxxxxxxxxxxx.run和NVIDIAxxxxxxxxxxxxxxx.run复制到Dockerfile同目录下。
把Dockerfile内容替换为：
FROM ubuntu_apt:16.04
MAINTAINER gx <gao_x2015@163.com>
COPY ./cuda_8.0.61_375.26_linux.run /opt
COPY ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.66-no-compat32.run /opt
RUN cd /opt && \
chmod +x *.run && \
mkdir nvidia_installers && \
./cuda_8.0.61_375.26_linux.run -extract=/opt/nvidia_installers && \
./NVIDIA-Linux-x86_64-375.66-no-compat32.run -s -N --no-kernel-module
RUN cd /opt/nvidia_installers && \
./cuda-linux64-rel-8.0.61-21551265.run -noprompt && \
./cuda-samples-linux-8.0.61-21551265.run -noprompt -cudaprefix=/usr/local/cuda-8.0/ && \
rm /opt/cuda_8.0.61_375.26_linux.run && \
rm /opt/NVIDIA-Linux-x86_64-375.66-no-compat32.run && \
rm -rf /opt/nvidia_installers
ENV LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64
ENV PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
按照上面测试。
成功！
总结
经过不断的尝试，算是解决了问题，并熟练啦docker的操作，上面亲测可行，如有哪儿疏忽或者有问题，请与我联系，感谢阅读！