sudo docker run --gpus all --name uavrl1 themvs/uav_swarm_reinforcement_learning
sudo docker p s-a
86850d5a9dc3
sudo docker run --gpus all --name uavrl12 uavrl:v1.2
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共享屏幕输入类似指令,实测可行
sudo docker run -it --net=host --ipc=host --gpus all --name uavrlvc2 \
-v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix \
-e DISPLAY=unix$DISPLAY \
-e GDK_SCALE \
-e GDK_DPI_SCALE uavrl:v1.2
--------------
sudo docker exec -it uavrlc2 /bin/bash
sudo docker commit 86850d5a9dc3 uavrl:v1.2

文章展示了如何使用Docker命令行来运行支持GPU的容器,特别是对于UAVSwarmReinforcementLearning项目。通过`dockerrun`命令,用户可以指定使用所有GPU资源,并设置容器名称。同时,提到了如何进行网络和IPC主机共享,以及设置显示环境变量来在容器内运行图形界面应用。最后,还演示了如何进入已运行的容器执行命令以及提交容器改动到新的镜像版本。
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