docker学习

1. 依照官网教程安装docker
   1. https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/centos/#install-from-a-package  手动安装
   2. 过程中显示缺依赖包也是手动下载，然后安装
2. docker pull
   1. 因为使用的是内网，就先注册，并且没有测试的hello world可以使用
   2. 拉的就是简单的tensorflow镜像
3. docker run
   1. 利用docker run启容器并进入后，发现import tensorflow报错：
      1. 报错：ImportError: libcuda.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
      2. 解决方法：因为缺少nvidia_docker,需要在创建容器的过程中将相对应的文件夹mount上去
         1. 本机 /var/lib/nvidia-docker/volumes/nvidia_driver/384/lib/
         2. echo $LD_LIBRARY_PATH  ：  /usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64
         3. 将 /var/lib/nvidia-docker/volumes/nvidia_driver/384/lib/ 先挂载到一个路径下，利用2命令，找到路径后复制过去
         4. docker run --network=host -it  -v /var/lib/nvidia-docker/volumes/nvidia_driver/384/lib/:/export/nvidia -v /export/xxx/:/export/xxx/ e138587669af /bin/bash
         5. docker run --network=host -it  -v /var/lib/nvidia-docker/volumes/nvidia_driver/384:/usr/local/nvidia xxx/dl/9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04-py36-tensorflow_17-gpu:1.0.0
   2. 挂载多个文件就多个-v
   3. 手动安装opencv
      1. https://pypi.org/project/opencv-python/#files 下载相应的压缩包
      2. 上传到服务器之后，pip install
      3. 注意版本之间的匹配，第一次下载了py3.5的安装报，就报了错：
         1. opencv_python-4.0.0.21-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform
      4. python ，import cv2 报错：ImportError: libSM.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
      5. 从https://pkgs.org/download/libsm中搜索下载安装包  *.deb
      6. 安装 dpkg -i libxext-dev_1.3.3-1_amd64.deb
      7. 这个过程可能很繁琐，有些包需要依赖其他的包，如果没有安装其他依赖包，就需要继续下载相对用的安装包，比较考验耐心。
      8. 
      9. sudo apt-get install --reinstall -d `apt-cache depends libfontconfig1 | grep 依赖 | cut -d : -f 2`
         1. 下载libfontconfig1的全部依赖包