Docker是一種流行的容器化技術，可以讓應用程序在隔離的環境中運行，不受系統環境的干擾。它可以為多個應用程序提供一個獨立的包含所有依賴項和配置的運行時環境。而GPU是圖形處理器（Graphics Processing Unit）的縮寫，是一種用于處理圖像、視頻和游戲等計算任務的硬件設備。GPU已經成為機器學習和深度學習算法訓練的主要計算資源之一。

Docker使用容器的虛擬化技術，將進程隔離在一個獨立的運行時環境中。這個環境中包含了所有應用程序運行所需的依賴項和配置。如此一來，應用程序可以在不同的系統上運行，而不需要擔心由于系統間的差異導致應用程序無法正常工作的問題。

當然，在深度學習和機器學習任務中，需要用到GPU計算資源來加速模型的訓練和推理。在傳統情況下，為了使用GPU資源，需要在服務器上安裝GPU驅動和相關的軟件包。這可能會對系統環境造成不必要的影響。不過，Docker可以提供一種便捷的方式來使用GPU。

使用Docker，可以編寫一個Dockerfile文件來描述需要使用的軟件包、GPU相關的驅動等。接著，使用這個Dockerfile來構建一個包含所有依賴項和配置的鏡像。最后，可以在使用GPU的服務器上啟動這個Docker容器來運行深度學習或機器學習任務。由于Docker容器已經包含了所有必需的軟件和配置，因此不需要在服務器上安裝額外的軟件，也不會對系統環境造成影響。

總之，Docker可以提供一種便捷的方式來隔離應用程序和運行時環境，并方便地復制和移植應用程序。同時，GPU也成為了機器學習和深度學習訓練的主要計算資源之一。使用Docker和GPU結合的方式，可以實現方便地使用GPU資源完成深度學習和機器學習任務。