docker的安装和使用

最新推荐文章于 2025-03-24 22:14:26 发布
最新推荐文章于 2025-03-24 22:14:26 发布
阅读量223 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 功能实现 文章标签： docker使用
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33511693/article/details/97234612

docker的核心概念

docker的大部分操作主要是围绕着它的三大核心概念-----镜像、容器和仓库展开。
镜像：docdker镜像类似于虚拟机镜像，可以理解为一个只读的模板。镜像是创建docker容器的基础。
容器：容器是镜像创建的运行实例，可以将启动、开始、停止、删除，这些容器之间是彼此隔离、互不可见的。

安装过程中出错可以参考安装连接

docker安装

ubuntu环境下安装docker
docker目前只能运行在64为的平台上，并且要求内核不能低于3.1.0.
用户可以使用uname -a查看自己的内核详细信息

docker目前支持的最低版本是ubuntu12.04LTS。

  1. docker安装步骤：

     #安装apt-transport-https包支持HTTPS协议源
 sudo apt-get install apt-transport-https
 #添加源的gpg秘钥
 sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-keys 36A1D7869245C8950F966E92D8576A8BA88D21E9
 #添加Docker的官方apt软件源，保存到/etc/apt/sources.list.d/docker.list中
 sudo bash -c "echo deb https://get.docker.io/ubuntu docker main > /etc/apt/sources.list.d/docker.list"
 #更新源
 sudo apt-get update
 #安装docker
 sudo apt-get install -y docker-engine
 #启动docker
 sudo service docker start

如果安装的过程中有较旧的版本安装的过程中会提醒是否先删除，直接删除即可。除了手动添加源进行安装，官方版本也给出自动化安装的方式：

sudo curl -sSL https://get.docker.com/ | sh
  1. 安装nvidia-docker

普通的docker环境不支持gpu，因此我们需要一个nvidia-docker的版本.

wget -P /tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb

sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb && rm /tmp/nvidia-docker*.deb

验证是否安装成功：

nvidia-docker run –rm nvidia/cuda nvidia-smi

使用上述代码查看是否能安装成功，如果输出本机上的GPU信息说明nvidai-docker安装成功。

利用官方的 nvidia/cuda:9.0-base 镜像进行安装

sudo nvidia-docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
#创建容器
sudo nvidia-docker run -it  nvidia/cuda:9.0-base
#由于官方镜像不完整因此需要安装cuda
apt install cuda-toolkit-9-0

然后根据需要安装pytorch或者是tensorflow等一些系列的安装包。

  1. 如何让容器中能够使用GPU

第一种方法：安装nvidia-docker，并在镜像下启动容器的时候使用nvidia-docker
例如：（容器中必须安装有cuda亲测有效）

	sudo nvidia-docker run -it -v /home/fengms/testv:/home/testv \
	face_recongnition:cpu
	sudo nvidia-docker run -dit -p 8082:8082 -v /home/fengms/testv:/home/testv \
	face_recongnition:cpu
	#其中的-v为指定的外挂磁盘空间，同步修改。建议使用, -p 增加端口映射

第二种方法:将宿主机的nvdiia文件映射到docker内。（有可能需要安装nvidia驱动以及cuda和cudnn未尝试）

sudo docker run -it \
--device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 \
--device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl \
--device /dev/nvidia-modeset:/dev/nvidia-modeset \
--device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm \
-v ${basepath}/data:/data \
-v ${basepath}/sendiee:/opt/sendiee \
-p9100:9100 -p8002:8002 -p9001:9001 -p27017:27017 -p8080:8080 \
pycaffe:1.1

第三种方法：在运行docker run的时候加入命令–privileged=true

docker run -it --privileged=true ubuntu:14.04
# 我这里说一下 privileged 参数功能，设置为true的时候，让docker的root拥有真正root的权限，可以调用宿主机硬件等，甚至可以让你在docker中使用docker

docker的完整操作过程

首先需要设置镜像，镜像可以通过自己创建或者是从仓库中下载镜像

创建镜像的方法主要有三种：基于已有的镜像的容器创建、基于本地模板导入、基于Dckerfile创建。
以下是部分操作：

  1. 搜索镜像
    docker search # 在docker index中搜索image
    –automated=false 仅显示自动创建的镜像
    –no-trunc=false 输出信息不截断显示
    -s 0 指定仅显示评价为指定星级的镜像

  2. 下载镜像

     	docker pull <image> # 从docker registry server 中下拉image
 	还可通过指定标签下载某镜像
 	 docker pull [:TAG]
 	 docker pull centos:7

  3. 查看镜像/删除

     docker images： # 列出images
 docker images -a # 列出所有的images（包含历史）
 docker ps -a #列出本机所有容器
 docker rmi <image ID>： # 删除一个或多个image
 docker rm  # 删除容器
 ps:删除镜像之前必须删除掉所有的镜像对应的容器

  4. 基于已有的容器创建镜像

      #使用docker commit命令在已有的容器的基础上提交创建新的容器
  sudo docker -it  ubuntu:14.04 /bin/bash
  ..............
  docker commit ID newname:newtag #ID为容器的ID，后接自己命名的镜像名字和标签

  5. 存出和载入镜像

     存出本地镜像文件为.tar
 docker save -o ubuntu_14.04.tar ubuntu:14.04
 导入镜像到本地镜像库
 docker load --input ubuntu_14.04.tar或者
 docker load < ubuntu_14.04.tar

  6. 上传镜像

    用户在dockerhub网站注册后，即可上传自制的镜像。
docker push NAME[:TAG]
创建完进镜像后可以在镜像的基础上创建容器
容器是镜像的一个运行实例，不同的是它带有额外的可写层。

可认为docker容器就是独立运行的一个或一组应用，以及它们所运行的必需环境。

  1. 创建（使用镜像创建容器）：

    首先得查看镜像的REPOSITORY和TAG

    docker run -it REPOSITORY:TAG 
#等价于先执行docker create 再执行docker start 命令

其中-t选项让docker分配一个伪终端并绑定到容器的标准输入上， -i则让容器的标准输入保持打开。若要在后台以守护态（daemonized）形式运行，可加参数-d

在执行docker run来创建并启动容器时，后台运行的标准包括：

检查本地是否存在指定的镜像，不存在就从公有仓库下载
利用镜像创建并启动一个容器
分配一个文件系统，并在只读的镜像层外面挂载一层可读可写层
从宿主机配置的网桥接口中桥接一个虚拟接口到容器
从地址池配置一个ip地址给容器
执行用户指定的应用程序
执行完毕后容器被终止

docker start/stop/restart [container]#：开启/停止/重启container

  1. 启动容器

     docker ps #查看在运行中的容器
 docker start [容器id的前两个字母]

  2. 退出和终止容器

     在容器中运行exit退出容器同时也可以使用快捷键control+D
 docker stop [容器id的前两个字母] #终止容器

  3. 进入容器：

     docker attach [container_id] 
 #连接一个正在运行的container实例（即实例须为start状态，可以多个 窗口同时attach 一个container实例），但当某个窗口因命令阻塞时，其它窗口也无法执行了。

exec可直接在容器内运行的命令。docker exec -ti [container_id] /bin/bash

  1. 删除容器:

    docker rm <container…> #：删除一个或多个container
    docker rm docker ps -a -q #：删除所有的container
    docker ps -a -q | xargs docker rm #：同上, 删除所有的container

docker -rm
-f 强制中止并运行的容器
-l 删除容器的连接，但保留容器
-v 删除容器挂载的数据卷

  1. 修改容器：

     docker commit <container> [repo:tag] 
 # 将一个container固化为一个新的image，后面的repo:tag可选。

  2. 导入和导出容器：

    docker export CONTAINER > test.tar
#导出到一个文件，不管是否处于运行状态。
cat test.tar | docker import - centos:latest
#导入为镜像

(docker仓库中的镜像下载链接)[https://hub.docker.com/search?q=pytorch%20face&type=image]

（修改docker的默认存放路径)[https://www.cnblogs.com/jakaBlog/p/10538382.html]

(在docker镜像上安装GPU显卡驱动)[https://blog.youkuaiyun.com/renhanchi/article/details/75808029]

在docker中安装cuda的时候一定要测试查看是否安装成功
测试代码：

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery #由自己电脑目录决定
make
sudo ./deviceQuery
Docker安装与使用详细教程
ernesto的博客
09-05 1988
Docker官方提供了一个专门管理、存储镜像的网站，并对外开放了镜像上传、下载的权利。Docker官方提供了一些基础镜像；
【Docker】详解docker安装及使用
陌上花开，静待绽放！
07-19 3386
失败并不可怕，可怕的是你还相信这句话。
Docker - 基于NVIDIA-Docker的Caffe-GPU环境搭建
intjun的博客
08-21 1689
Docker与NVIDIA-Docker的安装与配置 Caffe镜像使用 环境： – Ubuntu14.04 – Nvidia-docker version=1.0 1 Docker与NVIDIA-Docker的安装与配置 1.1 Docker安装 Docker安装过程需要使用root权限， 主要有两种安装方式： 1.1.1 Ubuntu14.04 软件源安装 使用Ubuntu1...
docker安装和使用
weixin_47908992的博客
04-05 1万+
1.容器和虚拟机的区别 2.安装docker 在显示使用yum指令安装 yum install docker 安装完成后查看docker的版本 docker -v 3.docker常用指令 3-1 启动和停止 systemctl命令是系统服务管理的指令–它是service和chkconfig两个指令的组合 #启动docker容器 systemctl start docker #停止docker容器 systemctl stop docker #重启docker systemctl restart do
10分钟学会Docker的安装和使用
lynnhgwang的博客
08-20 9万+
文章目录Docker简介Docker安装Windows安装Linux安装CentOS安装Ubuntu安装 最近花了些时间学习docker技术相关，在此做一些总结，供往后复查和像了解docker的学习。 Docker简介 简而言之，Docker 是一个可供开发者通过容器(container)来构建，运行和共享应用(application)的平台。用容器来部署应用被称为集装箱化(containerization)。 想了解更多信息可到docker官网查看。 Docker安装 Windows安装 开启Hyper
Docker安装和使用入门（保姆级教程）
最新发布
nuaa042216的博客
03-24 1万+
（2）用IDEA按eureka-server、eureka-client-user-service、eureka-client-article-service的顺序依次运行。如果都没有报错，应该是已经正常了。点击下载 eureka-server、eureka-client-user-service、eureka-client-article-service。（3）打开http://localhost:8080，如果下图，表示注册中心服务正常运行，服务提供方和消费方也都注册成功。
【Docker】初识docker 基本概念及安装使用（巨详细版）
热门推荐
F12138X的博客
07-11 66万+
你担心什么，什么就控制你
Docker Desktop 安装使用教程
IT小郭的技术博客
06-27 11万+
作为开发人员，在日常开发中，我们需要在本地去启动一些服务，如：redis、MySQL等，就需要去下载这些在本地去启动，操作较为繁琐。此时，我们可以使用Docker Desktop，来搭建我们需要的服务，直接在容器中去启动即可。
Docker 镜像使用和安装
苍煜
07-18 8328
Docker是一个开源的应用容器引擎；是一个轻量级容器技术；Docker支持将软件编译成一个镜像；然后在镜像中各种软件做好配置，将镜像发布出去，其他使用者可以直接使用这个镜像；运行中的这个镜像称为容器，容器启动是非常快速的。数据卷（volume） 是一个虚拟目录，指向宿主机文件系统中的某个目录。一旦完成数据卷挂载，对容器的一切操作都会作用在数据卷对应的宿主机目录了。
Centos7系统 Docker 安装和使用教程（超详细附带常用的容器部署代码）
qq_58141314的博客
06-03 6万+
Docker是一个开源的容器化平台，可帮助开发者轻松地创建、部署和运行应用程序。Docker使开发人员能够在一个独立的容器中打包应用程序及其依赖项，这样他们就可以轻松地将应用程序移植到任何其他环境中。使用DockerDockerDockerDockerDockerDocker。
使用docker安装RocketMQ
皓亮君的博客
10-14 5万+
文章目录1.拉取镜像2.创建namesrv服务创建namesrv数据存储路径构建namesrv容器3.创建broker节点创建broker数据存储路径创建配置文件构建broker容器安装rocketmq控制台拉取镜像构建rocketmq控制台服务容器需要关闭防火墙或者开放namesrv和broker端口关闭防火墙开放指定端口访问控制台 1.拉取镜像 docker pull rocketmqinc/rocketmq 2.创建namesrv服务 创建namesrv数据存储路径 mkdir -p /docke
Docker：安装和使用教程
ChinaDragon10的博客
02-17 4611
docker安装和使用教程
Docker的安装和基本用法
安晴晚风的博客
08-14 1696
Docker的安装和基本用法
10分钟学会Docker的安装与使用
vvvae1234的博客
08-14 1855
在这个案例中，我们将使用Docker构建并运行一个简单的Node.js Web应用。这个应用将提供一个API，用于显示“Hello, Docker!”的消息。在这篇教程中，我们介绍了Docker的安装与基本使用方法，并通过一个Node.js Web应用的案例分析展示了Docker的强大功能。Docker使得应用的开发、交付和运行变得更加简单和高效，极大地促进了持续集成与持续交付（CI/CD）的实践。随着对Docker理解的深入，你可以将其应用到更复杂的场景中，比如微服务架构、集群管理等。
Docker入门指南-安装及使用教程
weixin_43612842的博客
08-31 4480
Docker技术是一种容器化技术，它通过创建轻量级的、可移植的、自给自足的容器来实现应用程序的部署与运行。Docker使得应用及其依赖、配置、运行时环境等都被打包在一个可执行的容器中，从而实现了快速部署、高效运维和跨平台运行。
python实现多元线性拟合、一元多项式拟合、多元多项式拟合
qq_33511693的博客
03-28 3万+
数据分析中经常会使用到数据拟合，本文中将阐述如何实现一元以及多元的线性拟合以及多项式拟合，本文中只涉及实现方式，不涉及理论知识。 模型拟合中涉及的误差评估方法如下所示： import numpy as np def stdError_func(y_test, y): return np.sqrt(np.mean((y_test - y) ** 2)) def R2_1_func(y_te...
目标检测中的评价指标F-score AP mAP ROC/AUC的理解和使用
qq_33511693的博客
05-13 5939
文章目录IOU、precision、 recall、 accurancyPR曲线ROC曲线F-scoreAP、mAP验证指标的选择   深度学习测试模型效果的时, 经常会使用一些特定的评价指标. 根据数据集的分布情况以及使用侧重的效果可以选择不同的指标进行评价. 一般常用的评价指标有F-score、mAP、ROC/AUC. 在介绍这三种评价指标之前首先了解下准确率、召回率、精准率、IOU等指标的概念和计算方式. IOU、precision、 recall、 accurancy   Precision，准确
HoloLens中的视觉SLAM介绍
qq_33511693的博客
01-03 4693
HoloLens是微软在2015年1月22日凌晨发布的一款头戴式的便携全息计算机设备。不同于VR眼镜，HoloLens直接在现实世界中呈现出一些虚拟的全息投影，即混合现实，不仅增强了真实感，还提供了一种新的人与现实世界交互的方式。 HoloLens与用户的交互主要有以下三种方式： 1、凝视（gaze） HoloLens可以探测到用户视线的焦点所在从而做出一些判断和反应。 2、手势（gesture）...
静默活体检测的python实现
qq_33511693的博客
04-05 3739
  本文将实现静默活体检测, 网络为二分类问题输出图片中的人脸为真人脸 还是照片视频替代的假人脸. 具体的代码实现方式如下. 其中face_detector的百度网盘下载地址: 密码: hgu4 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/3/25 12:03 下午 # @Author : sarah fe...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值