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深度学习环境配置一直是大家学习AI的拦路虎，不管你是久经沙场的大佬，还是初出茅庐的小伙，相信你肯定被linux系统环境坑过。快到周末了，咱们就不聊高深莫测的算法了，今天咱们就聊下神器docker的环境配置 作者&编辑 | 汤兴旺 docker是什么，这里不多讲，你可以拿它当做虚拟机来使用，但是它和虚拟机相比，差异还是很大的，它有以下优势， 1、docker容器上的程序，直接使用物理机的硬件资源，cpu、Gpu、内存等利用率上有很大的优势。 2、docker镜像方便传播，使用别人的环境，找到提供好的docker文件自动配置就行了。  直观点理解就是如上图所示,你可以将整个服务器的环境配置打包成一个文件随处带走，然后换一台电脑运行，这样两台电脑的环境都不会受到影响。 1 docker安装操作 下面我开始带大家一步步的安装。 1.1 清除旧版本 sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io sudo apt-get update  1.2 安装可选内核模块 sudo apt install linux-modules-extra-$(uname -r) linux-image-extra-virtual  这一步完成后，如下所示：  1.3 添加使用HTTPS 传输的软件包以及 CA 证书 sudo apt-get update sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common  这一步完成后，如下所示：  1.4 更换国内源 curl -fsSL https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -  1.5 添加 docker 软件源 sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" sudo apt-get update  1.6 安装最新版本docker-ce sudo apt-get install docker-ce  这一步完成后，如下所示：  1.7 启动docker-ce sudo systemctl enable docker sudo systemctl start docker  1.8 测试docker是否安装成功 sudo docker run hello-world 看到上面的Hello from Docker！了吗？若你出现上面的界面则代表docker安装成功了。 1.9 安装NVIDIA Docker step 1: 下载安装包:wget -P /tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb step 2:sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb && rm /tmp/nvidia-docker*.deb step3:测试安装是否成功:nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi 当你出现上面的界面，代表NVIDIA Docker安装成功。 2 docker基本使用 docker有三个基本概念：仓库（Repository），镜像（Image）和容器（Container）。 这三个基本概念我就不一一解释了，你只需要知道仓库是一个集中存放镜像的空间，镜像是一个特殊的文件系统，其中存储了应用和环境的所有数据，容器是镜像的运行实体，类似于面向对象编程中的类与实例，一个静态的镜像可以产生多个独立动态运行的容器。 我们再来看下docker的基本应用。docker 客户端非常简单 ,我们可以直接输入 docker 命令来查看到 Docker 客户端的所有命令选项。这个对于新手来说很有帮助， 另外如果你想要对某个命令更加深入的了解，可以使用docker command --help更深入的了解指定的docker命令使用方法。 docker pull --help 接下来我们在看下如何在docker中安装python，首先使用下面命令查找python镜像 docker search python 这里我们拉取官方python3.5的镜像 下载完成后，我们就可以在本地镜像列表里查到python3.5的镜像。通过下面命令就可以 docker images python:3.5 上面就是在docker中安装python了，当然这不是最好的方法，我们用的最多的还是dockerfile。因为一般来说，如果这个系统安装的库都可以通过http协议下载，对外发布直接用这个dockerfile就可以了，使用dockerfile会更加方便。 由于时间关系至于dockerfile怎么编写，可以去我的知识星球获取。 以上就是docker的配置过程，如果您想要了解关于caffe或者opencv在docker上如何使用，欢迎加入我的知识星球了解。 知识星球推荐 有三AI编程与开源框架知识星球由我亲自维护，内设caffe实战，Python实战，Python每日一练，Pytorch实战、C++每一一练等板块。近期我重点更新caffe的实战教程，包括模型定义、数据处理、源码解读、定制自己的caffe等等，欢迎大家了解加入，我们一起攻破编程与开源框架。 当前在知识星球已经上线caffe使用手册，有了该手册，caffe使用不再困难，且手册会不断进行优化。 转载文章请后台联系 侵权必究 |
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