Docker是一個非常流行的容器化平臺，可以幫助我們簡單便捷地構建、發布和管理應用程序。然而，由于Docker默認是運行在CPU上的，對于使用GPU訓練深度學習模型的用戶來說可能不盡人意。在這篇文章中，我們將學習如何在Docker中使用顯卡。

首先，我們需要確保我們的宿主機中已經安裝了顯卡驅動程序（nvidia-driver），并且在Docker運行時中能夠訪問到它。具體來說，我們需要在Docker的“Dockerfile”文件中添加如下命令：

FROM nvidia/cuda:9.0-base
# 安裝Python3和其他的必要軟件
RUN apt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip
# 安裝TensorFlow
RUN pip3 install tensorflow-gpu
# 設置顯示器
ENV DISPLAY=:0

上述“Dockerfile”文件中，“FROM”命令用于指定基礎映像，這里我們使用了nvidia/cuda:9.0-base，這是一個基于CUDA 9.0的映像。接著，我們使用“apt-get”命令安裝Python和相關軟件，然后使用“pip3”命令安裝TensorFlow-gpu。最后一行命令用于在Docker容器中設置顯示器。

在運行Docker容器時，我們需要使用如下的命令行方式來啟用顯卡的支持：

docker run --runtime=nvidia -it ubuntu:16.04 bash

其中，“--runtime=nvidia”命令用于指定使用nvidia運行時來運行容器，從而可以訪問顯卡資源。當然，我們也可以將其添加到Docker Compose文件中：

version: '3'
services:
 web:
build: .
runtime: nvidia

在上述的Docker Compose文件中，“runtime: nvidia”命令用于指定這個服務使用nvidia運行時。

最后需要注意的是，在使用顯卡時，我們需要將Docker容器和宿主機之間的顯卡驅動程序進行匹配。具體來說，我們需要在容器中運行如下命令：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64

這個命令將使容器中的TensorFlow-gpu等軟件可以正確地使用GPU。同時，我們還需要在宿主機上運行如下命令：

nvidia-smi

這個命令用于檢查顯卡是否被正確地訪問。

總之，通過上述方法，我們可以在Docker中使用顯卡，并獲得更好的訓練性能。