nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-runtime:
这是一个运行时镜像，适用于在已安装 CUDA 11.1.1 和 cuDNN 8 的环境中运行深度学习应用程序。该镜像包含运行时所需的库和工具，但不包含开发工具或头文件。
nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-devel:
这是一个开发镜像，适用于在已安装 CUDA 11.1.1 和 cuDNN 8 的环境中进行深度学习模型的开发。该镜像包含了编译和构建深度学习代码所需的开发工具、头文件和库。
nvidia/cuda:11.1.1-base:
这是一个基础镜像，提供了 CUDA 11.1.1 的基本环境，但没有安装 cuDNN 库。它可能适用于一些不依赖 cuDNN 的 CUDA 应用场景，或者用于构建自定义的 CUDA 环境。
nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04:
这个版本在基础的 CUDA 11.1.1 和 cuDNN 8 的开发环境基础上，还基于 Ubuntu 20.04 操作系统。这使得该镜像不仅包含了 CUDA 和 cuDNN 的开发工具，还提供了 Ubuntu 20.04 操作系统的环境。
使用docker镜像，创建环境
#进入镜像，一定要有--gpus才能使用显卡
sudo docker run --gpus all -it nvidia/cuda:11.6.2-cudnn8-devel-ubuntu20.04 #如果有多显卡，使用部分可以用 --gpus device=0,1这个设置哦
sudo docker run --gpus device=0,1 -it nvidia/cuda:11.6.2-cudnn8-devel-ubuntu20.04 exit #退出镜像
