docker小白…
搭建基础：宿主机已经有CUDA8.0

进出快捷键：

ctrl+d 退出容器且关闭, docker ps 查看无
ctrl+p+q 退出容器但不关闭, docker ps 查看有
使用docker restart命令重启容器
使用docker attach命令进入容器

文章目录

一、安装
二、nvidia-smi的使用

1、拉取镜像、开启容器
2.上传容器与创建镜像
3.容器与镜像删减
. 4.容器改名
5.容器的保存
. 6.在tensorflow容器中打开Jupyter notebook

主题换色（参考：https://github.com/dunovank/jupyter-themes）：

延伸一：如果修改Jupyter notebook密码
延伸二：报错：OSError: [Errno 99] Cannot assign requested address

. 7.在容器中打开nvidia/digits

三、tensorflow安装

延伸：
延伸二：
延伸三：上传至阿里云
延伸三：docker 之中screen 与主机的环境不一样，py版本不一样

参考：

一、安装

参考：Docker Compose + GPU + TensorFlow = ❤️

Docker版本分为CE（community edution）和EE（enterprise edition）。
安装docker

curl -sSL https://get.docker.com/ | sh

当然，一般来说，这么curl会比较慢，也可以参考：阿里云服务器上安装和测试docker

# 安装版本库
sudo yum install -y yum-utils \
  device-mapper-persistent-data \
  lvm2
  
sudo yum-config-manager \
    --add-repo \
    https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo


yum install docker-ce

安装Nvidia Docker

wget -P /tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb
sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb

通过以下命令来检验是否成功：

nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi

执行的时候可能会报错：

Error: unsupported CUDA version: driver 8.0 < image 9.0.176

所以需要指定一下版本：

nvidia-docker run --rm nvidia/cuda:8.0-devel nvidia-smi

可能报错二：

docker: Error response from daemon: create nvidia_driver_367.48: create nvidia_driver_367.48: Error looking up volume plugin nvidia-docker: legacy plugin: plugin not found.
See 'docker run --help'.

使用下面命令查看nvidia-docker 是否启动

systemctl status nvidia-docker

可能报错三：

docker: Error response from daemon: create nvidia_driver_390.30: create nvidia_driver_390.30: Error looking up volume plugin nvidia-docker: legacy plugin: plugin not found.

或者：

docker: Error response from daemon: create nvidia_driver_390.30: found reference to volume 'nvidia_driver_390.30' in driver 'nvidia-docker', but got an error while checking the driver: error while checking if volume "nvidia_driver_390.30" exists in driver "nvidia-docker": Post http://%2Fvar%2Flib%2Fnvidia-docker%2Fnvidia-docker.sock/VolumeDriver.Get: dial unix /var/lib/nvidia-docker/nvidia-docker.sock: connect: connection refused: volume name must be unique.
See 'docker run --help'.

需要重启nvidia-docker服务：

systemctl start nvidia-docker 
systemctl status nvidia-docker

网上说的：start nvidia-docker 是错误的！

二、nvidia-smi的使用

1、拉取镜像、开启容器

当一台机器有很多个GPU可以通过NV_GPU来指定，
通过-v将宿主机下的/data1/matt/docker文件夹与docker之中的/mnt共享文件。
matt/docker是容器名称

NV_GPU=1 nvidia-docker run -v /matt/docker:/mnt $container --rm -ti matt/docker bash

tensorflow官网有个镜像拉取方式：

sudo docker run -it --rm $DEVICES -v /usr/lib64/nvidia/:/usr/local/nvidia/lib64 tensorflow/tensorflow:latest-gpu bash

有一个nvidia关于CUDA8的镜像：

sudo nvidia-docker run --rm -ti nvidia/cuda:8.0 bash

从docker hub上拉取镜像：

docker pull mattzheng/docker_gpu

最简单的启动：

nvidia-docker run --rm -ti <镜像名字>
docker attach <容器名字>  # 已打开的容器

2.上传容器与创建镜像

创建镜像，容器名字叫device-query

nvidia-docker build -t device-query

上传容器到docker hub之上，
（1）先得在网站注册：https://hub.docker.com/
（2）在terminal，中键入docker login输入账号与密码，就与Hub联通了

sudo docker push mattzheng/device-query

3.容器与镜像删减

镜像操作

docker images #查看有哪些镜像
docker rmi image_id #删除镜像ID或者名称都可以

容器操作

docker ps -a  # 容器参考
docker container ls # 参考容器
docker rm container_id #删除容器

容器停止：

docker ps -a | grep <container-id>
docker stop <container-id>

有时候很难删除镜像：

# 第一种
Error response from daemon: conflict: unable to delete e4b9e4f71238 (must be forced) - image is being used by stopped container 1e359ad4363d
# 第二种
Error response from daemon: conflict: unable to delete 1dc4f730b414 (cannot be forced) - image has dependent child images

第一种代表有依赖的容器，需要根据容器名称，docker rm进行删除。
第二种，因为有child，需要删除依赖的image，可以根据tag来进行删除，

docker rm REPOSITORY:TAG    # 根据TAG删除容器

.
4.容器改名

sudo nvidia-docker tag tensorflow/tensorflow:latest-gpu matt/nvidia-docker

把这个容器tensorflow/tensorflow:latest-gpu，改成名字matt/nvidia-docker
.

5.容器的保存

如何对容器进行保存防止退出后全部修改消失

（1）预先获取docker ps -l的容器ID
（2）然后从新复制一个新的容器：

docker commit 1610c46c28bd matt/test


docker commit -m="has update" -a="matt" fc4bd61a4af2 matt/docker:5.2

冒号之后是tag名称，可以继续更新，需要注意，关闭之前，需要apt-get update

.
6.在tensorflow容器中打开Jupyter notebook

官方：https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/

nvidia-docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu

然后就可以用http://localhost:8888/ 打开该jupyter。
但是如果是，宿主机是远程Linux服务器，你想在远程调用服务器中docker的Jupyter notebook。因为会跟宿主机的IP起冲突，所以需要指定以下IP，在重启的时候：

sudo nvidia-docker run -it -p 7777:8888 mattzheng/docker_gpu_1

也就是把docker中的8888端口，赋值到宿主机的7777端口，这样不会与其他冲突。
其中，第一次打开输入的密码，是toke之后的内容，本图中的为：
0375ddd82c0417e55dddf4d3bf7f9dcba9530e89391a6163

这里写图片描述

打开容器之后就可以启动了：

jupyter notebook --allow-root

或者要在Jupyter中同时使用Py2 py3的话，可以参考：

pip2 install ipython notebook
pip3 install ipython notebook
ipython2 kernelspec install-self
ipython3 kernelspec install-self

就可以使用了，重启后，会出现pip3/pip2

主题换色（参考：https://github.com/dunovank/jupyter-themes）：

安装主题包：

!pip install --upgrade jupyterthemes

# 用 solarized-light 主题，代码字体是 inputmono，字号 12 点，界面字体 sourcesans，输出字体 sourcesans，开启工具栏，开启标题栏
!jt -t solarized-light -f inputmono -fs 12 -nf sourcesans -tf sourcesans -T -N

执行后重新打开即可。参考模板型号：

Available Themes: 
   chesterish
   grade3
   gruvboxd
   gruvboxl
   monokai
   oceans16
   onedork
   solarizedd
   solarizedl

延伸一：如果修改Jupyter notebook密码

可以参考：Running a notebook server在服务器上执行：jupyter notebook --generate-config
记录下生成的配置文件位置，例如：/home/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
打开jupyter，新建一个notebook，生成密码的sha1秘钥，代码如下：

from notebook.auth import passwd
passwd()

在文本框中输入并确认一次密码后记录sha1秘钥值，如 'sha1:XXXXXXX'
将这段值按如下格式粘贴到配置文件jupyter_notebook_config.py末尾

c.NotebookApp.password = u'sha1:XXXXXXX'

重启jupyter，重新打开网页即可

延伸二：报错：OSError: [Errno 99] Cannot assign requested address

启动的时候需要：

jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --no-browser --allow-root

.
7.在容器中打开nvidia/digits

nvidia-docker run --name digits -p 5000:5000 nvidia/digits

三、tensorflow安装

在tensorflow/tensorflow:latest-gpu版本中，没有pip3

需要安装一下：

apt-get update
apt-get install python3-pip

然后利用pip3安装tensorflow以及keras（官网链接）：

apt-get install libcupti-dev
apt-get install python3-pip python3-dev python-virtualenv
virtualenv --system-site-packages -p python3 targetDirectory
pip3 install tensorflow-gpu
pip3 install keras

之后想安装opencv，但是有一些依赖很容易导致报错：

apt-get install libsm6 libxrender1 libfontconfig1
apt-get install -y python-qt4
pip3 install opencv-python

不然有可能会报错：

ImportError: libSM.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
ImportError: libXext.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory

如果也同时需要安装Keras,除了pip install keras，不然会报错：python ImportError:load_weightsrequires h5py.
还需要加载：

pip3 install h5py

延伸：

最长的开docker命令：

NV_GPU=1 nvidia-docker run -it -p 7777:8888 -v /data/matt/docker:/mnt $container --rm -ti matt/docker bash

延伸二：

出现Unable to locate package问题，则需要：

apt-get update

在使用会出现的UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character '\uff08' in position 0: ordinal not in range(128)错误：
系统出现不能识别中文，需要加载中文字体：zh_CN.UTF-8（参考博客：docker 学习笔记——解决Ubuntu中文乱码问题）

延伸三：上传至阿里云

参考：https://blog.csdn.net/qq_16605855/article/details/79961933
4 管理Docker Hub镜像站点：配置Docker加速器

链接：https://cr.console.aliyun.com/?spm=5176.1971733.0.2.duOGn4#/accelerator

5 创建镜像仓库的命名空间

例如：msj

链接：https://cr.console.aliyun.com/?spm=5176.1971733.0.2.duOGn4#/namespace/index

6 创建镜像仓库

例如：image-test

链接：https://cr.console.aliyun.com/?spm=5176.1971733.0.2.duOGn4#/imageList

然后通过这段code就可以上传自己的docker到自己的阿里云:

  $ sudo docker login --username= registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com
  $ sudo docker tag [ImageId] registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/matt_docker/nvidia-docker:[镜像版本号]
  $ sudo docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/matt_docker/nvidia-docker:[镜像版本号]

延伸三：docker 之中screen 与主机的环境不一样，py版本不一样

这样的情况需要在screen之中设置环境变量：

    export CONDA_DEFAULT_ENV=py36
    export CONDA_PREFIX=/miniconda/envs/$CONDA_DEFAULT_ENV
    export PATH=$CONDA_PREFIX/bin:$PATH
    export CONDA_AUTO_UPDATE_CONDA=false

这个是在某个conda环境下，进行的设置范例。

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