教程|【教程】Docker操作教程 centos|linux|ubuntu|docker

一、基本操作

1. 查看已有镜像：nvidia-docker images 删除镜像：docker rmi e0cea3857495 2. 查看已启动的镜像：nvidia-docker ps 3. 创建容器，并映射文件夹： nvidia-docker run --privileged=true -i -t -d -P --name tensorflow-hsy -v /home/hsy/:/home/ tensorflow-hsy 4. 查看新镜像是否启动：nvidia-docker ps 5. 启动容器：nvidia-docker attach e0cea3857495 6. 关闭容器：exit 7. 重启容器：nvidia-docker restart e0cea3857495 6.tmux docker使用： docker exec -it kindlehe bash

二、制作镜像

二者区别：https://my.oschina.net/zjzhai/blog/225112 1. 提交镜像 nvidia-docker commit -a "hsy" -m "tensorflow & torch" e0cea3857495 hsy/tensorflow-torch:gpu-tensorflow-torch 查看镜像 nvidia-docker images 保存镜像 nvidia-docker save 5e4f7a431429 > gpu-tensorflow-torch_save.tar 重命名镜像： nvidia-docker tag 5e4f7a431429 hsy/gpu-tensorflow-torch_save:latest 启动镜像： nvidia-docker run --privileged=true -i -t -d -P --name gpu-tensorflow-torch_save -v /home/hsy/:/home/ hsy/gpu-tensorflow-torch_save2. 导出和导入容器导出：nvidia-docker export e0cea3857495 > gpu-tensorflow-torch.tar 导入:cat gpu-tensorflow-torch.tar| nvidia-docker import - hsy/gpu-tensorflow-torch:2017-08-29 查看镜像 nvidia-docker images 启动镜像pytho nvidia-docker run --privileged=true -i -t -d -P --name gpu-tensorflow-torch -v /home/hsy/:/home/ hsy/gpu-tensorflow-torch 出现latest错误，需要对镜像重命名： nvidia-docker tag d4bd48b6a1ba hsy/gpu-tensorflow-torch_save:latest

【教程|【教程】Docker操作教程】#三、docker映射图片，浏览器

准备工作： 1. windows本地启动XWin Server 2. 进入服务器加-Y语句：ssh -Y hsy@a207-1

1. 创建容器，并映射文件夹，同时在本地显示图片： nvidia-docker run -it -d -P --privileged=true --name hsy-caffe-display --net=host --env="DISPLAY" -v /home/hsy/:/home/ --volume="$HOME/.Xauthority:/root/.Xauthority:rw" hsy/caffe-gpu:caffe-gpu 如果出问题的话，把-d -P --privileged=true删掉 2. 本地安装Xwin Server 3. 安装火狐浏览器，输入firefox&，或者用python cv2.imshow显示一张图片试试

二、Cuda，Cudnn操作