docker的初尝试

下载

现在docker官网下载需要注册docker帐号并登录,很繁琐。
下边是官方提供的免登录下载入口:

docker for mac点击下载

docker for windows点击下载 

docker toolbox点击下载 

win10一般选择docker for windows版本

win7或其他选docker toolbox  二者具体区别百度有详解

下载前需要检测安装环境,是否支持虚拟化技术。

win10检测

打开【任务管理器】,切换到【性能】选项卡,在【CPU】一栏右方就可以看到

win7 下载一个软件查看即可

下载链接:点击下载

打开如果两个yes,就是支持虚拟化。

安装

一般安装之后是打不开的...

具体的报错取决于电脑配置。

下边我列一下我装的toolbox出现的错误以及解决办法:

如果电脑之前装过git的话,Docker Quickstart Terminal快捷方式是打不开的,需要右键属性改一下连接指向的git地址,改为自己装过的git地址。

之后试一下Oracle VM VirtualBox能否正常打开,如果报错 参考 点击记得修改完之后,需要结束手动VBoxSVC进程才能生效。

我的目前就是以上错误。

配置docker下载加速,更换docker源

官方指导--点击

docker toolbox改镜像源:

1. 点击桌面【Docker Quickstart Terminal】快捷键,启动docker

2. 在命令行输入 docker-machine ssh

3. 在命令行输入 sudo vi /var/lib/boot2docker/profile

4. 在打开的文件中,在--label provider=virtualbox的下一行添加

--registry-mirror=镜像源地址

(这个文件修改相关操作,是vim编辑器操作,修改完之后按一下 esc 再输入 :wq 退出编辑文件)

5. 重启VM:

        exit命令退出VM,退出后在命令行执行docker-machine restart,完成替换源的工作

 

 

<think>嗯,用户想了解jetson-inference的使用方法或者入门教程。首先,我得回忆一下相关的资料。用户提供的引用中有提到jetson-inference的GitHub仓库,比如引用[1]提到了imagenet-example-2.md,这可能是一个图像分类的例子。所以可能需要引导用户先克隆仓库,然后构建项目。 接下来,用户可能需要安装依赖项。引用[4]提到在Jetson Nano上安装虚拟环境,但jetson-inference通常需要系统级的依赖,比如CMake和Python开发包。所以步骤可能包括安装这些依赖项,然后使用CMake进行构建。 然后,预训练模型的下载也是关键。jetson-inference的仓库提供了下载模型的脚本,用户需要运行download-models.sh,可能需要根据CUDA架构来调整,引用[2]涉及CUDA_ARCH_BIN的设置,不过对于入门教程,可能默认设置就够了,用户不需要手动调整。 接下来,示例应用部分,比如图像分类、物体检测、图像分割。用户提到的引用[1]中的imagenet-example-2.md应该是一个图像分类的例子,可以指导用户使用imagenet.py脚本进行测试。此外,摄像头实时检测也是常见的用例,可能需要用到v4l2-ctl设置摄像头参数,引用[3]中的重启Docker可能是在其他环境中,但Jetson设备上可能不需要Docker,除非用户是在容器中运行。 常见问题部分,用户可能遇到模型下载失败,这时候需要检查网络或者代理;摄像头权限问题需要添加用户到video组;性能优化可以参考引用[2]中的CUDA设置或者TensorRT的构建,比如调整CUDA_ARCH_BIN参数。引用[4]的虚拟环境可能用于Python依赖管理,但jetson-inference可能需要系统Python环境,所以需要提醒用户注意。 相关问题部分,需要覆盖Docker部署、模型训练、性能优化、摄像头配置等,这些都是用户可能进一步想了解的内容。需要确保每个问题都有对应的引用支持,比如Docker相关的问题引用[3],CUDA和TensorRT的问题引用[2],环境配置引用[4]。</think>### Jetson-inference入门教程 Jetson-inference是NVIDIA Jetson平台专用的深度学习推理库,以下是具体使用步骤: 1. **环境准备** - 安装系统依赖: ```bash sudo apt-get install git cmake libpython3-dev python3-numpy ``` - 克隆仓库: ```bash git clone --recursive https://github.com/dusty-nv/jetson-inference ``` 2. **构建项目** ```bash cd jetson-inference mkdir build && cd build cmake ../ make -j$(nproc) sudo make install ``` 构建过程会自动下载预训练模型(需保证网络畅通)[^4] 3. **模型管理** - 手动下载模型(可选): ```bash cd tools ./download-models.sh ``` - 模型存放路径:`data/networks/` 4. **基础示例** - **图像分类**: ```bash imagenet.py images/orange_0.jpg output_0.jpg # 使用ImageNet模型 ``` 支持ResNet-18/50等模型[^1] - **实时检测**: ```bash detectnet /dev/video0 # 调用摄像头 ``` 按`ESC`退出,支持SSD-Mobilenet、YOLO等模型 5. **高级功能** ```python from jetson_inference import detectNet net = detectNet("ssd-mobilenet-v2", threshold=0.5) detections = net.Detect(...) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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