docker並非是乙個通用的容器工具，它依賴於已存在並執行的linux核心環境。
docker 實質上是在已經執行的 linux 下製造了乙個隔離的檔案環境，因此它執行的效率幾乎等同於所部署的 linux 主機。
因此，docker 必須部署在 linux 核心的系統上。如果其他系統想部署 docker 就必須安裝乙個虛擬 linux 環境。
在 windows 上部署 docker 的方法都是先安裝乙個虛擬機器，並在安裝 linux 系統的的虛擬機器中執行 docker。
docker desktop是 docker 在 windows 10 和 macos 作業系統上的官方安裝方式，這個方法依然屬於先在虛擬機器中安裝 linux 然後再安裝 docker 的方法。
建立容器，python為例#搜尋映象：docker search python
#拉取映象：docker pull python:3.5.2
#啟動映象例項：
docker run -it -m 8g --memory-swap -1 --name my-python -p 8888:8888 -v /data/home/test:/data/ python:3.5.2
--name：自己取的容器名稱
-p：埠對映
-v：目錄掛載
（python:3.5.2 要例項化的映象）
-m：限制分配給容器的記憶體
設定-m,--memory=a，--memory-swap=-1
給-m引數設定乙個正常值，而給--memory-swap設定成 -1。這種情況表示限制容器能使用的記憶體大小為 a，而不限制容器能使用的 swap 分割槽大小。
#退出容器：exit
#啟動容器，後台執行：docker start my-python
#進入到容器：docker container exec -it 容器id /bin/bash
或者docker container exec -it 容器id /bin/sh
在python3的容器下安裝指定版本的tensorflow-gpu，要先進入容器my-python，然後安裝
pip3安裝命令（python3對應）
pip3 install tensorflow-gpu==1.12.0
查詢docker中所有容器：docker ps -a查詢執行中的容器：docker ps
查詢已經停止的容器名：docker ps -l
過濾指定的容器資訊,，如：docker ps -a | grep my-python
查詢指定名稱的容器的長id,如容器name為my-python的長id獲取
docker inspect -f '}' 'docker-name'如：docker inspect -f '}' my-python
檢視映象：docker images
停止容器：docker stop 容器id啟動容器：docker start 容器id #終止狀態的容器，可以使用docker start來重新啟動。
重啟容器：docker restart 容器id
刪除容器 ：docker rm 容器id
刪除映象：docker rmi 映象id
docker基本命令
最近開發中用到docker，就順便了解了一下整合知識，後期再做補充 檢視docker所有容器 docker ps a 檢視正在執行的docker容器 docker ps 啟動docker容器 docker start container 暫停docker容器 docker stop containe...
Docker基本命令
docker v檢視docker版本 docker search 映象名 例docker search redis搜尋映象 docker pull 映象名 例docker pull redis docker images檢視本地映象列表 docker rmi image id刪除指定映象 刪除映象的...
docker基本命令
檢視程序 docker ps結束docker程序 強制關閉容器 docker kill psname 或者使用容器id優雅的關閉容器 docker container stop containerid檢視docker中的映象 docker image ls檢視docker容器 1 正在執行的 doc...