隨著深度學習和機器學習的迅速發展，GPU已經成為了許多計算機應用中不可或缺的一部分。在使用GPU進行深度學習訓練和推理時，往往需要高效地分配GPU資源，使得不同的任務可以在不同的GPU卡上運行，以提高計算效率。

Docker是一款流行的容器化平臺，它可以提供一個輕量級的虛擬環境，在其中運行應用程序。Docker的優點在于可以快速地創建和分發具有相同環境的應用程序，而且可以更好地管理應用程序的依賴關系。同時，Docker也提供了一些有用的GPU分配機制，可以更好地控制GPU卡的使用情況。

$ nvidia-docker run --name my_app --gpus=all my_image

上面的命令可以在Docker容器中分配所有的GPU卡，并運行名為“my_app”的應用程序。如果只需要分配其中幾張GPU卡，則可以將“all”替換為指定的GPU ID，例如：

$ nvidia-docker run --name my_app --gpus=0,1,2 my_image

上面的命令可以在Docker容器中分配ID為0、1和2的三張GPU卡，并運行名為“my_app”的應用程序。

如果需要在多個GPU卡之間切換使用，可以使用以下命令：

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
# Restrict TensorFlow to only allocate memory on 1st GPU
try:
tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[0], 'GPU')
except RuntimeError as e:
# Visible devices must be set before GPUs have been initialized
print(e)

上面的代碼可以讓TensorFlow在第一張GPU上分配內存，這樣就可以在多張GPU之間切換使用了。

總之，Docker提供了一系列方便的GPU分配機制，可以幫助用戶更好地管理和使用GPU資源。如果您在使用Docker時遇到了GPU分配的問題，可以參考以上的方法進行解決。