我一直在尝试训练具有特定架构的 3DCNN 网络。我想创建一个 dockerfile，其中包含使网络正常工作所需的所有步骤。问题是，如果我在主机中运行神经网络网络，我没有问题，一切正常。但是在 docker 容器上做几乎相同的事情我总是得到“分段错误（核心转储）”错误。
两种安装方式并不完全相同，但变化（可能安装了一些额外的软件包）应该不是问题，对吧？此外，在它开始迭代之前我没有任何错误，所以这似乎是一个内存问题。GPU 工作在 docker 容器上，与主机是同一个 GPU。python代码是一样的。
Docker 容器神经网络网络开始使用数据进行训练，但在 epoch 1 出现“分段错误（核心转储）”。
所以我的问题如下：主机和 docker 容器之间是否可能存在重大差异，即使它们安装了完全相同的包？特别是与 tensorflow 和 GPU 有关。因为错误必须来自代码外部，假设代码在类似的环境中工作。
希望我对自己的解释足以说明我的问题，谢谢。
