Pytorch图像去噪实战（六十三）：GPU Docker部署图像去噪模型，解决CUDA环境和显卡推理问题

Pytorch图像去噪实战（六十三）：GPU Docker部署图像去噪模型，解决CUDA环境和显卡推理问题

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一、问题场景：CPU部署太慢，但GPU环境配置经常翻车

图像去噪模型如果比较大，比如：

• UNet大通道版本
• Restormer
• SwinIR
• Diffusion
• 多帧视频去噪

CPU推理会非常慢。

这时自然要用 GPU 部署。

但 GPU 部署经常踩坑：

• CUDA版本不匹配
• onnxruntime-gpu安装失败
• 容器看不到显卡
• 驱动版本太低
• torch CUDA不可用
• Docker没有配置NVIDIA runtime

这一篇我们解决：

如何用 GPU Docker 稳定部署图像去噪推理服务。

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二、GPU Docker部署的核心条件

必须具备：

1. 宿主机有 NVIDIA GPU
2. 宿主机安装 NVIDIA 驱动
3. 安装 NVIDIA Container Toolkit
4. Docker运行时支持 GPU