Cenots安装Docker

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原创 最新推荐文章于 2026-09-16 12:39:58 发布 383 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
在centos7.8上安装docker 华为源 一：安装依赖环境 yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 二：配置源 wget -O /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo https://repo.huaweicloud.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo sed -i 's+download.docker.com+repo.huaweicloud.com/docker-ce+' /e 阅读详情

一、添加Docker仓库

1.安装

yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

yum-utils：管理repository及扩展包的工具提供了yum-config-manager
yum-config-manager：管理仓库用 

yum-config-manager的选项使用：

    yum-config-manager –add-repo“仓库路径” 添加仓库

    yum-config-manager –disable “仓库名"      禁用仓库

    yum-config-manager –enable  “仓库名”     启用仓库

device-mapper-persistent-data、lvm2：devicemapper存储驱动程序所必需的
devicemapper：Docker Engine基于Device Mapper提供的一种存储驱动
DeviceMapper：Linux系统中的高级卷管理技术框架


2.添加Docker仓库

yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

命令完成后你会发现 /etc/yum.repo/ 下多了个docker-ce.repo


二、安装Docker CE

1.这条命令会安装最新版的Docker

yum install docker-ce

2.安装特定版Docker

查看Docker CE的版本，从高到底排序

yum list docker-ce --showduplicates | sort -r

[root@localhost yum.repos.d]# yum list docker-ce --showduplicates | sort -r
 * updates: mirrors.163.com
Loading mirror speeds from cached hostfile
Loaded plugins: fastestmirror
Installed Packages
 * extras: mirrors.zju.edu.cn
docker-ce.x86_64            17.09.1.ce-1.el7.centos            docker-ce-stable 
docker-ce.x86_64            17.09.1.ce-1.el7.centos            @docker-ce-stable
docker-ce.x86_64            17.09.0.ce-1.el7.centos            docker-ce-stable 
docker-ce.x86_64            17.06.2.ce-1.el7.centos            docker-ce-stable 
docker-ce.x86_64            17.06.1.ce-1.el7.centos            docker-ce-stable 
docker-ce.x86_64            17.06.0.ce-1.el7.centos            docker-ce-stable 
docker-ce.x86_64            17.03.2.ce-1.el7.centos            docker-ce-stable 
docker-ce.x86_64            17.03.1.ce-1.el7.centos            docker-ce-stable 
docker-ce.x86_64            17.03.0.ce-1.el7.centos            docker-ce-stable

安装特定版本对比上面的也就是两个前半截凑起来就是包名，比如：

docker-ce.x86_64            17.09.1.ce-1.el7.centos            docker-ce-stable 

安装就是：

yum install docker-ce-17.09.1.ce


三、下载一个image测试Docker

1.启动Docker

systemctl start docker

2.获取一个Docker image

docker search whalesay #这条命令会获取一个鲸鱼的小镜像

[root@localhost yum.repos.d]# docker search whalesay
NAME                            DESCRIPTION                                     STARS               OFFICIAL            AUTOMATED
docker/whalesay                 An image for use in the Docker demo tutorial    621                                     
mendlik/docker-whalesay         Docker whalesay image from training materi...   6                                       [OK]
sabs1117/whalesay               Whalesay with fortune phrases.                  1                                       
nikovirtala/whalesay            Tiny Go web service to print Moby Dock ASC...   1                                       [OK]
milanfort/whalesay              Modified docker/whalesay image that output...   1                                       
swinton/whalesay                whalesay, innit                                 1                                       
ojenge/whalesay                 from docker/whalesay                            1                                       
caibar/whalesay                 Builds automatizados.                           1                                       [OK]
jracionero/docker-whalesay      My smarter docker whalesay                      0                                       
puneethp/whalesay               Docker-Whalesay                                 0                                       
firecyberice/whalesay           Docker **Cloud** automated build for **amd...   0                                       
forsingh/whalesay               whalesay                                        0                                       [OK]
claytonrogers/docker-whalesay   Whalesay automated build                        0                                       [OK]
asakilan/pg-whalesay            My whalesay                                     0                                       
dhalljohnston/whalesay          whalesay                                        0                                       
whalebrew/whalesay                                                              0                                       
blaines/whalesay                                                                0                                       
tiagoferreira/whalesay          Whalesay image                                  0                                       
phyominhtun/whalesay            My whalesay image!                              0                                       
liuzhishan/docker-whalesay      docker-whalesay                                 0                                       
laveshin/whalesay               whalesay image                                  0                                       
hongxi/whalesay-fortunes        Demo, the whalesay-fortunes                     0                                       
jetolabs/whalesay               whalesay with fortune cookie messages           0                                       
nateliu/whalesay                first test of whalesay                          0                                       
bjarkebard/whalesay             testing whalesay                                0

3.将image pull下来到本地

docker pull docker/whalesay

[root@localhost yum.repos.d]# docker pull docker/whalesay
Using default tag: latest
latest: Pulling from docker/whalesay
e190868d63f8: Pull complete 
909cd34c6fd7: Pull complete 
0b9bfabab7c1: Pull complete 
a3ed95caeb02: Pull complete 
00bf65475aba: Pull complete 
c57b6bcc83e3: Pull complete 
8978f6879e2f: Pull complete 
8eed3712d2cf: Pull complete 
Digest: sha256:178598e51a26abbc958b8a2e48825c90bc22e641de3d31e18aaf55f3258ba93b
Status: Downloaded newer image for docker/whalesay:latest

4.查看刚刚pull下来的镜像

docker images

[root@localhost yum.repos.d]# docker images
REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
docker/whalesay     latest              6b362a9f73eb        2 years ago         247MB

5.启动容器打出hello world

docker run docker/whalesay cowsay hello world

[root@localhost yum.repos.d]# docker run docker/whalesay cowsay hello world
 _____________ 
< hello world >
 ------------- 
    \
     \
      \     
                    ##        .            
              ## ## ##       ==            
           ## ## ## ##      ===            
       /""""""""""""""""___/ ===        
  ~~~ {~~ ~~~~ ~~~ ~~~~ ~~ ~ /  ===- ~~~   
       \______ o          __/            
        \    \        __/             
          \____\______/

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关于新版CenterOS7配置redis出现iptables错误的解决方法 关于新版CenterOS7配置redis出现redisiptables错误的解决方法， 排除/etc/rc.d/init.d/iptables: No such file or directory 错误原因 ， CentoOS7下配置redis并将端口通过防火墙解决方法； 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar

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