怡宝2号

docker history image可以看到每条命令后，构建容器的大小docker history seg51 IMAGE CREATED CREATED BY SIZE COMMENTd5912c509e20 13 minutes ago /bin/sh -c echo "source /etc/profile" >> ~.

参考: [/bin/sh: 1: source: not found (docker)](/bin/sh: 1: source: not found (docker))RUN /bin/bash -c “source /etc/profile”

1. python3.6，pip3RUN apt-get updateRUN apt-get install -y python-software-propertiesRUN apt-get install -y software-properties-commonRUN add-apt-repository ppa:fkrull/deadsnakes# RUN add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa# Install requried libraries

简介：采用 ADD 将主机的文件拷贝到要构建的docker镜像的时候，报错：file not found in build context or excluded by .dockerignore原因dockerfile 不能获取 父目录方案：将dockerfile放到父目录将文件copy到当前目录...

1. apt安装python3.6ppa:jonathonf/python-3.6源已经被不能用了sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6sudo apt-get updatesudo apt-get install python3.6在dockerfile中写入一下内容：#安装python3.6 来自第三方RUN apt-get updateRUN apt-get install -y python-software-pro

用docker部署GPU pytorch 推理，mobilenetv2模型，224*244的输入，时间需要：size:224*224 | 平均耗时为:0.223size:640*480 | 平均耗时为:0.436size:1080*720 | 平均耗时为:0.633size:1920*1080 | 平均耗时为:0.827torch.cuda.is_available() 检查=True解决方案无...

Some examples of the usage are shown below:Starting a GPU enabled CUDA container; using --gpusdocker run --rm --gpus all nvidia/cuda nvidia-smiUsing NVIDIA_VISIBLE_DEVICES and specify the nvidia runtimedocker run --rm --runtime=nvidia -e NVIDIA_VISIBLE

项目:ML-web-app简介：采用pytorch做神经网络推理框架采用flask做api采用dockerfile构建docker前面两部分就不讲解了。这里主要对例子docker构建部分进行说明1. 构建镜像git clone https://github.com/imadelh/ML-web-app.gitcd ML-web-app构建镜像。镜像的名字：flaskml；. 表示上下文路径sudo docker build -t flaskml .2. Dockerfile解析

1. 安装docker参考:docker安装2. 基础概念2.1 容器命令-t: 在新容器内指定一个伪终端或终端。-i: 允许你对容器内的标准输入 (STDIN) 进行交互。docker ps：查看容器相关信息docker logs 容器ID：查看容器的输出docker stop 容器ID：停止容器docker pull 镜像名字：拉取镜像docker restart 容器ID：重启停止的容器docker exec -it 243c32535da7 /bin/bash：进入某个容器

转载自:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/docker-ce/Debian/Ubuntu 用户以下内容根据 官方文档 修改而来。如果你过去安装过 docker，先删掉:sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io首先安装依赖:sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg2 software-pro

github:https://github.com/collabnix/dockerlabs平台中已经安装好了各种依赖，可以直接学习使用

报错如下：docker run --gpus all -it c3e9docker: Error response from daemon: OCI runtime create failed: container_linux.go:346: starting container process caused "process_linux.go:449: container init caus...

前几天用docker部署flask应用，跑起来后发现宿主机无法访问，端口也映射出来了，后来找到原因是flask启动时没有设置host，默认的是127.0.0.1，所以只能本地访问，将host设置成0.0.0.0后解决了这个问题。...

有两种实现方案1. docker cp命令行docker cp只能拷贝到容器中，不能直接拷贝到镜像1.1 启动一个容器docker run -it nginx /bin/bash然后ctrl+d退出，利用docker ps -a可以看到容器的ID1.2 拷贝文件拷贝一张图片到容器的workspace目录下docker cp /home/img_666.jpg 6267:/works...

个人觉得有两种方式1.通过/bin/bash的方式安装依赖软件，并将项目文件，模型打包进去，然后docker save -o project.tar ocr导出整个项目，但是tar文件应该会很大2.通过dockerfile的方式安装依赖，生成一个docker镜像；下载模型；在docker镜像中运行项目3. 一些例子项目https://github.com/imadelh/ML-web...

去网上查了一番以后发现一个问题由于docker镜像的构建方式是以层的概念来实现的就是说我在容器内所做的所有操作都会在构建镜像时运行一遍所以每一个操作所涉及到的内存空间, 都会成为镜像文件的一部分比如我在容器内下载了rocketmq的源码, 并在里面编译安装完成随后我把源码删掉了, 可是实际上他已经被深深地刻在了镜像上解决方案用dockerfilereferencehttps:/...

1. 依赖安装在另外一台电脑需要安装nvidia驱动，docker19.03，nvidia-docker，然后能nvidia-smi测试通过可参考：https://blog.youkuaiyun.com/u011622208/article/details/1034589512. docker镜像导出/载入2.1 导出docker images 查看镜像，然后用docker save -o test...

原文链接:https://www.cnblogs.com/i-shu/p/11403039.html参考的方法一：停止docker服务,systemctl stop dockervi /etc/docker/daemon.json增加选项 “graph”: “/home/docker”,启动docker服务，systemctl start docker...

1. 安装nvidia驱动2. 安装nvidia-docker参考https://blog.youkuaiyun.com/u011622208/article/details/1034589513. 安装GPU版pytorch安装python，pip，numpy# 首先更新源$ apt-get update# 查看python版本$ apt-cache madison python# ...

官方github地址https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker注意： nvidia-docker需要安装nvidia驱动和docker19.03，nvidia-docker相当就是cuda和cudnn部分安装nvidia-docker直接使用官方的安装命令就行# Add the package repositories$ distribution=$(...

强推一个docker hub，这个里面有常用的tf、Torch、caffe等深度学习工具，还支持jupyter远程访问，强的不行。https://hub.docker.com/r/ufoym/deepo

参考:https://www.cnblogs.com/informatics/p/8276172.html