项目场景：

项目场景：用win10 wsl2 docker开发使用GPU（tensorflow、onnx、TensorRT）的镜像，然后部署到Linux生产环境进行使用，发现不识别cuda驱动。

问题描述

在Linux上运行wsl2 save 后的镜像。

docker run -it --gpus all tensorrt:21.06-py3

出现错误：

ERROR: No supported GPU(s) detected to run this container

输入nvidia-smi

NVIDIA-SMI couldn't find libnvidia-ml.so library in your system. Please make sure that the NVIDIA Display Driver is properly installed and present in your system.
Please also try adding directory that contains libnvidia-ml.so to your system PATH.

输入nvcc -V则正常显示。

原因分析：

由于生产环境不方便截图，因此没有配图。

原因：NVIDIA驱动不匹配

Linux运行没有使用WSL2开发过镜像，会发现一切正常，如果在WSL2上通过--gpus all运行过就无法识别NVIDIA驱动了。

如原镜像名为tensorrt:21.06-py3。

在WSL运行此镜像：

docker run -it --gpus all tensorrt:21.06-py3

无论是nvidia-smi还是nvcc -V都是正常的。

在Linux直接运行此镜像：

docker run -it --gpus all tensorrt:21.06-py3

无论是nvidia-smi还是nvcc -V也都是正常的。

从WSL导出此镜像为tensorrt:21.06-py3-wls2，将它导入到Linux Docker会出现一开始的问题。
Linxu Docker 在两个镜像根目录中输入：

find -name linnvidia-ml*

会发现tensorrt:21.06-py3-wls2比tensorrt:21.06-py3多了两个路径中带有wsl的文件，应该是由于在WSL2中使用的驱动为CUDA For WSL不是单纯的CUDA驱动。删除了这两个也没有正常识别NVIDIA驱动。

解决方案：

需要将使用GPU的镜像从WSL2 Docker迁移到 Linux Docker时，目前的解决方案是在win10上运行镜像不能添加--gpus all配置参数，即不使用GPU；由于对于驱动软连接不是很熟悉，其余的解决方法还没有发现。