Windows下Docker安装

本文记录了在Windows环境下安装Docker过程中遇到的问题及解决方案,重点介绍了Hyper-V与VT虚拟化之间的冲突,并分享了使用Docker Toolbox替代方案的经验。
 

介绍

最近装docker经历了一番波折。。。记载如下

问题1

现在docker下载安装后默认使用的是hyper-v。首先hyper-v和VT虚拟是冲突的。但是要开启hyper-v首先要开启vt。由于系统自带的hv启动以后vt默认关闭了,此时Vmware、安卓虚拟机等等均无法使用。当然为了用docker,我先放弃了那些。

问题2

最奇怪的就是启动了hyper-v在Windows功能里面完全都打上了对勾。包括管理工具及平台,也就说明hv启动成功了。但是本地虚拟服务就是没有开启,也就是hv管理工具打开以后,没有任何可选的可用的虚拟机,进而导致docker无法使用。最终也为解决。

怀疑:hv服务还使用了一些其他的win服务作为基础服务,但是被我关了。。没有找到具体用了哪些服务。

解决

既然无法用hv做虚拟,那就安装DockerToolbox,这个的下载主页面没找到,在文档里面提供了:地址

安装完成后会有是哪个图标一个VM的,一个docker quickstart terminal、一个kitematic。
docker quickstart terminal:通过命令方式操作docker
kitematic:窗口化操作,可以直观的搜索安装docker hub的镜像
vm:虚拟机,初始装完后里面不带任何内容。

首先启动kitematic,软件会自动下载安装默认镜像,完成后打开vm会看到一个default虚拟系统正在运行。

总结

虽然我认为用hyper-v应该会更稳定,但是受限于hv好像可能被系统的“未知配置”影响,看来用toolbox可以保证安装过程更顺利。

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内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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