有一些需要從頭編譯的庫,直接利用conda安裝會出現cuda編譯不通過,因此開始入坑docker。知乎排版太難了,以下只做三個問題的摘錄,
docker 分為 ce 和 ee 兩大版本。ce 即社群版(免費),ee 即企業版,強調安全,付費使用。docker ce 分為 stable, test, 和 nightly 三個更新頻道。每六個月發布乙個 stable 版本 (18.09, 19.03, 19.09…)。源自知乎
docker公升級到19.03以後,nvidia將提供原生的顯示卡支援,只需要安裝nvidia-container-toolkit工具包即可,不再像使用nvidia-docker/2那樣複雜配置. 源自網頁
然後按照 安裝nvidia-container-toolkit, 簡簡單單如下:
distribution=$(. /etc/os-release;echo $id$version_id)
curl -s -l | sudo apt-key add -
curl -s -l | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker
docker pull pytorch/pytorch:1.2-cuda10.0-cudnn7-devel
docker run --gpus all -v /home/liufg/folder:/workspace pytorch/pytorch:1.2-cuda10.0-cudnn7-devel
即cv2.imshow(), matplotlib都無法視覺化, 解決方案可見: 以下做摘錄, 總的來說就是顯示到本地顯示器.
apt-get install x11-xserver-utils
xhost +
xhost +的作用是開放許可權,允許所有使用者,當然包括docker,訪問x11 的顯示介面
如果xhost +不能執行,報錯:xhost : unable to open display 「」
可以輸入命令export display=:0執行一下
-v /tmp/.x11-unix:/tmp/.x11-unix #共享本地unix埠
-e display=unix$display #修改環境變數display
-e gdk_scale #我覺得這兩個是與顯示效果相關的環境變數,沒有細究
-e gdk_dpi_scale
最終的啟動命令就會長類似這樣
docker run -it
-- gpus all
-v /your-work:/workspace
-v /tmp/.x11-unix:/tmp/.x11-unix
-e display=unix$display
-e gdk_scale
-e gdk_dpi_scale
--name 名稱
映象名稱
這樣啟動後的容器,執行有圖形介面的程式就可以自由顯示,和在本地顯示一樣了。
pycharm連線docker容器, 用來除錯**. 以下記錄容器已經建好, 然後pycharm連線.
其實也可以pycharm連線映象, 新建乙個容器,然後在此容器中安裝自己的庫.遠端連線和本地連線相同, 都是通過ssh.
參考:
將容器22埠對映到host主機的8010, 注意這裡22號埠是ssh的預設埠, 8010可以隨意指定host的空閒埠. (若有誤請指正)
apt-get install openssh-server
passwd root
vim /etc/ssh/sshd_config
修改內容如下:
# permitrootlogin prohibit-password # 預設開啟 禁止root使用者使用密碼登陸,需要將其注釋
rsaauthentication yes #啟用 rsa 認證
pubkeyauthentication yes #啟用公鑰私鑰配對認證方式
permitrootlogin yes #允許root使用者使用ssh登入
service ssh restart
# 或者
/etc/init.d/ssh restart
docker port或者docker ps -a命令可以讓我們快捷地檢視埠的繫結情況
直接新增ssh環境.
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