docker常用基本命令

最新推荐文章于 2024-05-21 22:10:38 发布
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docker inspect  containerID

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docker exec -it containerName /bin/bash

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docker images
Docker常用基本命令
努力努力再努力
09-21 367
docker安装 帮助命令 docker version # 显示docker的版本信息 docker info # 显示docker的系统信息，包括镜像和容器的数量 docker --help # 帮助命令 镜像命令 docker images:查看所有本地主机上的镜像 ---------------------------------------------------------------------------------------- ➜ ~ docker images -
Docker常用命令
飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘飘
08-12 1567
启动Docker Docker镜像加速 Docker 常用命令 images search pull rmi commit container 运行容器 : run 退出容器命令： 列出运行过的容器命令：ps 删除容器命令： 启动和停止容器： 其他常用命令: 进入当前正在运行的容器 拷贝操作 实例 python 查看挂载 匿名挂载 具名挂载 数据卷容器 DockerFile 基础命令 命令 效果 FROM 基础镜像：Centos/Ubuntu M
pytorch 具有docker 版 并且带 jupyter_notebook ， 方便测试开发。
03-07
pytorch 具有docker 版 并且带 jupyter_notebook ， 方便测试开发。 pytorch 具有docker 版 并且带 jupyter_notebook ， 方便测试开发。 pytorch 具有docker 版 并且带 jupyter_notebook ， 方便测试开发。
搭建pytorch+jupyter docker
zsms1314的博客
12-18 1483
为了开发使用方便，搭建一套可直接运行的pytorch + jupyter的docker 一，下载pytorch docker docker pull pytorch/pytorch:1.6.0-cuda10.1-cudnn7-runtime 二，安装 Jupyter 1，运行 pytorch 容器 nvidia-docker run -it --network=host -d pytorch/pytorch:1.6.0-cuda10.1-cudnn7-runtime 2，进入容器 docker exec
docker + pytorch + jupyter 环境配置
lebhoryi
08-25 3059
文章目录0x01 背景0x02 环境选择0x03 docker 安装3.1 安装docker3.2 安装nvidia-docker3.3 镜像加速3.4 测试0x04 获取 pytorch 镜像0x05 快速开始一个新的docker容器0x06 docker + jupyter0x07 其他常用的命令 docker 很强，很得劲，很上头 0x01 背景 因为来自东方的神秘原因，现在需要用到 pytorch。 “工欲善其身，必先利其器” 本文仅介绍 pytorch 在docker 的 jupyter 中如何成
在Windows系统的Docker容器中运行Pytorch
weixin_45477628的博客
04-25 2823
因为要入门深度学习，所以想使用Pytorch进行算法开发，又恰好看到了Docker技术（把环境与代码打包，实现快速的迁移部署），种种特性深深吸引了我，但是实践过程中发现使用Docker容器进行算法开发并不是很容易。各种安装包错综复杂，先后顺序理不清楚，所以按照我的理解重新梳理一下流程。等我有钱了一定要买个能用docker的电脑！1.电脑上安装好wsl2，docker，Nvidia驱动，cuda toolkits，然后容器内就可以访问GPU了。也就是容器内使用nvidia-smi就会有反应了。
docker-jupyterhub-pytorch
04-03
dclong / jupyterhub-pytorch |下载 在Docker中具有PyTorch（已启用GPU / CUDA）的JupyterHub。 先决条件 在使用此Docker映像之前，您需要 。 在Linux / Unix中的用法 有关如何使用的详细说明，请参阅“的“”部分。 以下命令将启动一个容器，并将主机上的当前工作目录和/home分别/home_host到容器中的/workdir和/home_host 。 docker run -d --init \ --hostname jupyterhub-pytorch \ --log-opt max-size=50m \ -p 8000:8000 \ --gpus all \ -e DOCKER_USER=$(id -un) \ -e DOCKER_USER_ID=$(id -
Docker常用命令汇总（100条）
pengmeitao的博客
04-09 1万+
管理不同的Docker守护进程上下文。- 搜索一个Docker仓库中的镜像。- 显示Docker守护进程的事件。- 显示Docker守护进程的信息。- 启动Docker后台守护进程。- 从一个压缩文件中加载一个镜像。- 登录一个Docker镜像仓库。- 登录到一个Docker仓库。- 查看Docker的系统信息。- 查看Docker的版本信息。- 查看容器中正在运行的进程。- 从一个归档文件中加载镜像。- 将一个镜像打包为归档文件。- 列出所有正在运行的容器。- 导入一个tar包为镜像。
docker 常用命令总结、portainer管理镜像容器
热门推荐
FREEDOM
01-27 11万+
注意 stop，restart后的容器，或者commit后的镜像启动环境变量需要重新加载，比如 source /etc/source 我们运行docker容器的时候，使用了-d参数，把容器在后台运行后。 1.启动docker docker run -d -i -t <imageID> /bin/bash 上述命令执行某些命令回报错Failed to get D-Bus co...
docker常用命令汇总
09-01
这是一个 docker 的常用命令汇总, 涵盖了docker入门到日常维护和使用, 基本都有, 从镜像到容器再到docker网络以及redis集群部署
PyTorch-build:提供适用于各种环境的PyTorch的Docker构建序列
03-31
PyTorch构建 提供适用于各种环境的Docker PyTorch构建序列。 1. Docker映像环境 Ubuntu 20.04 x86_64 CUDA 11.2 cuDNN 8.1 PyTorch v1.8.1（从源代码构建。它将在Docker构建过程中自动下载。） TorchVision v0.9.1 TorchAudio v0.8.1 2.默认构建参数 -- -- ******** Summary ******** -- General: -- CMake version : 3.18.4 -- CMake command : /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/cmake/data/bin/cmake -- System : Linux -- C
使用docker配置pytorch环境
Wwwwwayi的博客
04-24 2220
从零配置pytorch深度学习环境 这是我第一次使用docker来搭建深度学习环境，docker真的强大，不会存在使用anaconda那样出现不兼容的情况（之前在我的ubuntu16.04下，想要同时配置pytorch和tensorflow的gpu版本，可是cuda不兼容。因此这次尝试使用docker。docker通过拉取镜像（如pytorch），再生成容器，在容器内可以执行pip命令来安装各种所需要的包，最后还需要重新生成镜像，然后再pycharm中就可以直接使用啦，非常方便。 安装docker 参考：参
docker pytorch
Claroja
08-23 154
参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/76464450
基于Docker的PyTorch深度学习环境配置（Ubuntu 22.04）
最新发布
蒲威的博客
05-21 4872
在个人主机上面配置基于docker的pytorch深度学习环境，并配置了pycharm可以直接调用docker中的环境。
docker 配置pytorch环境来进行训练
qq_36302310的博客
03-12 1911
该教程从零开始配置，包括换源，安装下载等全部内容。
docker容器部署pytorch模型，gpu加速部署运行
qq_15821487的博客
01-24 3万+
参考文章 https://www.zhihu.com/search?type=content&q=Docker%EF%BC%8C%E6%95%91%E4%BD%A0%E4%BA%8E%E3%80%8C%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%8E%AF%E5%A2%83%E9%85%8D%E7%BD%AE%E3%80%8D%E7%9A%84%E8%8B%A6%E6%B5%B7 https://blog.youkuaiyun.com/zhouchen1998/article/
ubuntu14安装pytorch,docker,pycrayon(使用tensorboard）
shiny0910的博客
05-21 1296
我的环境：ubutnu14.04。系统内核：4.13.1-041301-generic  GPU: NVDIA 1080 CUDA:8.0cudnn 5.1 (CUDA,cudnn之前已经装好）pytorch所有版本下载地址：点击打开链接我下载的是：cu80/torch-0.3.1-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl终端cd到下载的.whl文件的目录pip2 install ...
服务器docker上配置pytorch-gpu以及juypterlab
a10000b的博客
09-15 722
服务器上docker以及juypterlab配置 1：在终端上登录服务器 Docker： 利用镜像生成属于自己的容器 sudo docker images # 查看镜像 下图是我的终端上显示的所有的镜像 a-user-images\image-20210915160923081.png)] sudo docker run -it -d --name [container-name] -p 【端口号】 [image-name] sudo docker run -it -d --name [这里自己取名]
利用docker创建自定义pytorch环境
u011005745的博客
05-21 1578
通过dockerfile构建自定义深度学习环境，使用code-server进行远程开发和运行。利用fixuid解决宿主机和容器的文件权限问题。
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