请根据自己的GPU型号，从NVIDIA官网下载并安装最新驱动。截至2022年3月，最新的驱动版本是510+。
为了在docker中正常使用GPU，请安装nvidia-docker。
- 如果你的系统是Ubuntu Linux
- 请参考 Installing Docker and The Docker Utility Engine for NVIDIA GPUs 安装nvidia-docker
- 如果你的系统是Windows 11
- 请先参考 Install Ubuntu on WSL2 on Windows 11 with GUI support 把WSL设置好
- 然后参考 Running Existing GPU Accelerated Containers on WSL 2 安装nvidia-docker
nvidia-docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/trt2022/dev
新建目录，作为源代码目录。这里的位置和命名仅供举例用，实际上你可以自己决定。
mkdir ~/trt2022_src
创建并启动容器，取名trt2022，并把源代码目录挂载到容器的/target
nvidia-docker run -it --name trt2022 -v ~/trt2022_src:/target registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/trt2022/dev
将来退出这个容器之后，你仍然可以用上面给出的名字trt2022再把它启动起来，就像这样
nvidia-docker start -i trt2022
启动起来docker之后，你可以从/workspace找到需要你加速的模型encoder.onnx和decoder.onnx。
前面创建的~/trt2022文件夹有两重身份：它既在你物理机的文件系统里，也在docker镜像里。所以你可以在物理机上对文件夹新建、编辑源文件，又可以在docker里面读取并运行里面的程序。
如果还对接下来怎么做充满疑惑，可以先看一看教学视频充充电。祝你好运！