目标：
为了在PyCharm中调试Python应用程序，我在其中使用Tensorflow将解释器设置为自定义docker映像，因此需要GPU。问题是，据我所知，PyCharm的命令构建无法提供发现可用GPU的方法。
终端-它的工作原理：
使用以下命令输入一个容器，指定要提供哪些GPU（--gpus）：
docker run -it --rm --gpus=all --entrypoint="/bin/bash" 3b6d609a5189 # image has an entrypoint, so I overwrite it
在容器内，我可以运行nvidia-smi以查看是否找到了GPU，并使用以下命令确认Tensorflow找到了它：
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()
# physical_device_desc: "device: 0, name: Quadro P2000, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1"]
如果不使用--gpus标志，则不会发现GPU。
注意：使用docker版本19.03及更高版本时，Nvidia运行时本身受支持，因此不需要nvidia-docker，并且不建议使用docker-run参数--runtime=nvidia。 Relevant thread。
PyCharm-它不起作用
这是运行的配置：
（我意识到其中一些路径可能看起来不正确，但是现在这不是问题）
我将解释器设置为指向相同的docker镜像并运行Python脚本，将自定义LD_LIBRARY_PATH设置为与docker镜像中libcuda.so locate d匹配的运行的参数（我以交互方式找到了它）在运行中的容器中），但仍然找不到设备：
错误消息显示可以加载CUDA库（即在该LD_LIBRARY_PATH上找到），但仍未找到该设备。这就是为什么我认为docker run参数--gpus=all必须设置在某个地方的原因。我找不到在PyCharm中做到这一点的方法。
我尝试过的其他方法：
在PyCharm中，使用可以指定运行参数的Docker执行模板配置（而不是Python模板），因此我希望传递--gpus=all，但是这些选项的解析器似乎不支持这种方式：
我尝试通过在nvidia中包含以下配置，将默认运行时设置为docker守护进程中的/etc/docker/daemon.json：
{
"runtimes": {
"nvidia": {
"runtimeArgs": ["gpus=all"]
}
}
}
但是，我不确定此格式是否正确。我已经尝试了上述几种变体，但没有任何GPU被识别。上面的示例至少可以被解析，并允许我重新启动docker守护程序而不会出现错误。
我在Tensorflow官方docker映像中注意到，它们安装了一个名为apt install的软件包（通过nvinfer-runtime-trt-repo-ubuntu1804-5.0.2-ga-cuda10.0），这听起来像是一个很棒的工具，尽管它似乎仅适用于TensorRT。我将它添加到我的Dockerfile中，是在黑暗中拍摄的，但是不幸的是，它并没有解决问题。
将NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all等添加到PyCharm配置的环境变量中，没有任何运气。
我正在使用Python 3.6，PyCharm Professional 2019.3和Docker 19.03。
参考方案
事实证明，尝试2.在我帖子的“其他我尝试过的”部分中是正确的方向，并使用以下允许的PyCharm的远程解释器（码头工人镜像）定位GPU，如终端所能。
我在/etc/docker/daemon.json中添加了以下内容：
{
"default-runtime": "nvidia",
"runtimes": {
"nvidia": {
"path": "nvidia-container-runtime",
"runtimeArgs": []
}
}
}
保存文件后还需要重新启动docker服务：
sudo service docker restart
注意：这会杀死系统上所有正在运行的docker容器
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