Запускайте Caffe как CPU-only после успешной установки GPU Caffe

У меня есть образ Docker с Caffe, скомпилированный с поддержкой cudnn. CUDA и все остальные зависимости правильно установлены в образе и правильно работают при использовании nvidia-docker для предоставления драйверов с хост-компьютера.

Я хотел бы запустить этот же образ без использования nvidia-docker и просто установить Caffe в режим ЦП. Однако, когда я это делаю, я все еще вижу ошибки, связанные с тем, что правильные драйверы Nvidia не могут быть найдены. Как будто сборка Caffe с поддержкой cudnn приводит к тому, что Caffe требует драйверы графического процессора. Это проблематично для моего варианта использования: предоставление одного образа Docker, который можно использовать взаимозаменяемо либо как образ на основе процессора, либо как образ на основе графического процессора.

Как я могу установить Caffe с включенной поддержкой cudnn / GPU, но при этом запускать его без зависимости времени выполнения от каких-либо зависимостей CUDA / GPU?

Примечание: это не вопрос об отключении поддержки GPU с флагом CPU_ONLY во время сборки Caffe. Скорее, речь идет о том, чтобы Caffe был создан для использования графического процессора, а затем запускал его так, чтобы не требовалось никаких драйверов, библиотек CUDA и т. д., в режиме runtime только для ЦП. .

Тип ошибки, которую я вижу во время выполнения, приведен ниже:

I0523 21:09:42.175459    14 layer_factory.hpp:77] Creating layer conv1
I0523 21:09:42.175561    14 net.cpp:84] Creating Layer conv1
I0523 21:09:42.175606    14 net.cpp:406] conv1 <- data
I0523 21:09:42.175660    14 net.cpp:380] conv1 -> conv1
F0523 21:09:42.177079    14 cudnn_conv_layer.cpp:52] Check failed: error == cudaSuccess (35 vs. 0)  CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
*** Check failure stack trace: ***
Aborted (core dumped)

Здесь я просто загружаю модель prototxt после вызова caffe.set_mode_cpu() с использованием привязки Caffe Python.

Если я компилирую в режиме CPU_ONLY, все работает, или если я запускаю nvidia-docker на машине с нужными драйверами. Но я специально ищу один образ Docker, который можно было бы переносить между хост-компьютерами, которые имеют и не имеют графических процессоров или необходимых зависимостей драйверов.