隨著人工智能技術的快速發展，使用GPU加速進行深度學習已經成為了一種必須的選擇。而Docker作為一種虛擬化容器技術，也隨著其方便易用的特點，成為了越來越多機器學習開發者的選擇。

使用Docker進行GPU虛擬化，開發者可以針對自己的深度學習需求，構建帶有GPU支持的環境。下面是一份簡單的Dockerfile示例：

FROM tensorflow/tensorflow:2.5.0-gpu
RUN apt-get update && apt-get install -y \
git \
vim \
python3-pip \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
RUN pip3 install --upgrade pip
RUN pip3 install \
matplotlib \
pandas \
scipy \
scikit-learn \
jupyter \
tensorflow-addons \
&& rm -rf /root/.cache/pip
WORKDIR /root/notebooks
CMD ["jupyter", "notebook", "--ip=0.0.0.0", "--port=8888", "--no-browser", "--allow-root"]

在這個Dockerfile中，首先基于Docker官方提供的TensorFlow+GPU鏡像作為基礎鏡像。然后安裝一些其他的Python庫和工具，并配置相關環境變量以及工作目錄。最終啟動Jupyter Notebook進行開發。

對于這個Dockerfile，我們使用以下命令進行構建和運行：

docker build -t my-tensorflow-gpu .
docker run --gpus all -d -p 8888:8888 -v ${PWD}/notebooks:/root/notebooks --name my-tensorflow-gpu my-tensorflow-gpu

其中，--gpus all指定了使用所有可用的GPU設備，-p參數將容器的8888端口映射到主機的8888端口，-v掛載主機上的notebooks目錄到容器中，以方便開發者進行數據和代碼交換。

總之，使用Docker進行GPU虛擬化可以大大簡化機器學習開發的流程，方便開發者在多臺機器上進行環境的復制和遷移。如果你還沒有嘗試過，那么現在就是一個開始的好時機！