PyTorch

PyTorchに限らずGPU利用できるディープラーニングのフレームワークは、フレームワークのバージョンに合わせてCUDA/CuDNNのバージョンも対応させる必要があります（ソフトウェアのビルドの関係）。GPUドライバののバージョンアップが、フレームワークの更新の大きな手間になることがしばしばあります。しかし、nvidia-dockerでは、GPUドライバはDockerイメージ側でやってくれるので、Dockerイメージの更新（「docker run」のバージョンだけ変える）だけですべて対応できます。