docker,让你的深度学习加速———docker的简单使用

本文详细介绍Docker的常用命令与操作技巧,包括镜像管理、容器启动与停止、端口映射等,帮助读者快速掌握Docker的核心功能。

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       当docker都安装完成了,下面就介绍一些常用的命令和使用方法。
1.       Docker 命令大全,在这里可以查看docker相关的很多信息
2.       Docker的基本命令,这个博客介绍了一些常用的基本命令

显示镜像:docker images
在这里插入图片描述
各个选项说明:

REPOSITORY:表示镜像的仓库源
TAG:镜像的标签
IMAGE ID:镜像ID
CREATED:镜像创建时间
SIZE:镜像大小

启动ubuntu系统镜像来运行容器:
docker run -it web:new /bin/bash

-P 是容器内部端口随机映射到主机的高端口
-p 是容器内部端口绑定到指定的主机端口
-d 让容器在后台运行
--name 设置容器的名字
-v 硬盘挂载

拉取镜像:
docker pull [镜像名]
删除镜像:
docker rmi [镜像ID]
查看所有容器:
docker ps -a
启动一个容器:
docker stats [容器名]
连接一个启动的容器:
docker attach [容器名]
查看正在运行的容器:
docker ps
删除一个容器:
docker rm [容器ID]
保存容器为镜像:
docker commit [容器ID] 镜像名/TAG

### 使用 Docker 进行深度学习设置配置和运行容器 #### 安装 Docker 对于希望利用 Docker 来构建深度学习环境的用户来说,首要任务是在目标机器上安装 Docker。这一步骤至关重要,因为后续所有的操作都将依赖于 Docker 的存在[^2]。 #### 修改默认存储路径 (可选) 默认情况下,Docker 将所有容器及相关数据存放在 `/var/lib/docker` 文件夹内。如果需要更改这一默认位置,可以执行如下命令来确认当前的根目录: ```bash $ sudo docker info | grep "Docker Root Dir" ``` 此命令会显示 Docker 当前使用的根目录位置[^1]。修改该路径通常涉及编辑 Docker 的启动参数或服务文件,在某些高级场景中有其必要性。 #### 构建适合深度学习的镜像 为了支持 GPU 加速深度学习应用,创建容器时应指定能够访问全部可用 GPU 资源,并选用预配置好 PyTorch 和 CUDA 支持的基础镜像。例如,通过以下命令即可快速建立一个名为 `container1` 的新容器实例并进入交互模式: ```bash docker run -it --gpus all --name container1 anibali/pytorch:1.13.0-cuda11.8-ubuntu22.04 /bin/bash ``` 这条指令不仅指定了要拉取的具体版本号以及操作系统类型,还确保了所创建的容器能充分利用主机上的图形处理单元来进行加速计算[^4]。 #### 关于 Docker 的概念理解 值得注意的是,Docker 是一种允许开发者打包应用程序及其依赖项到轻量级、独立的软件包中的工具;这些软件包被称为容器。正如 Docker 图标所示——一条鲸鱼驮着多个集装箱形象化地表达了这一点:每一个集装箱代表了一个独立的应用程序环境,而它们都由同一个底层基础设施支撑着工作[^3]。
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