docker ，nvidia-docker，docker-compose和nvidia-docker-compose的安装配置

预先安装：

Ubuntu14.04，SSH，GIT，CUDA-8.0

一、安装docker

安装最新版

// 1. 安装必要的一些系统工具
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

// 2. 安装GPG证书
curl -fsSL http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

// 3. 写入软件源信息
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

// 4. 更新并安装 Docker-CE
sudo apt-get -y update
sudo apt-get -y install docker-ce

安装指定版本

// 1. 查找Docker-CE的版本:
apt-cache madison docker-ce

#   docker-ce | 17.03.1~ce-0~ubuntu-xenial | http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu xenial/stable amd64 Packages
#   docker-ce | 17.03.0~ce-0~ubuntu-xenial | http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu xenial/stable amd64 Packages

// 2. 安装指定版本的Docker-CE: (VERSION 例如上面的 17.03.1~ce-0~ubuntu-xenial)
sudo apt-get -y install docker-ce=[VERSION]

输入：$sudo docker ps 查看

去掉 sudo: 输入：$sudo usermod -aG docker your_username 

二、安装nvidia-docker

• Prerequisties

  GNU/Linux x86_64 with kernel version > 3.10 
  Docker >= 1.9 (official docker-engine, docker-ce or docker-ee only) 
  NVIDIA GPU with Architecture > Fermi (2.1) 
  NVIDIA drivers >= 340.29 with binary nvidia-modprobe (驱动版本与CUDA计算能力相关)

• CUDA与NVIDIA driver安装 
  处理NVIDIA-Docker依赖项 NVIDIA drivers >= 340.29 with binary nvidia-modprobe 要求. 
  根据显卡，下载对应版本的CUDA并进行安装.

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• NVIDIA-Docker安装

  #Install nvidia-docker and nvidia-docker-plugin

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

  #Test nvidia-smi

  1. sudo nvidia-docker run  nvidia/cuda nvidia-smi
  2. 如果报error pulling image configuration: Get https://dseasb33srnrn.cloudfront.net/registry-v2/docker/registry/v2/blobs/sha256/f9/f975c50357489..... net/http: TLS handshake timeout 错误，需要在/etc/default/docker 文件添加国内镜像源，文件末行添加：

      #export DOCKER_TMPDIR="/mnt/bigdrive/docker-tmp"
     DOCKER_OPTS="--insecure-registry docker-reg.emotibot.com.cn:55688"
     #DOCKER_OPTS="--registry-mirror=http://aad0405c.m.daocloud.io"
     #DOCKER_OPTS="--registry-mirror=https://registry.docker-cn.com"

  3. 或者命令行输入命令：echo "DOCKER_OPTS=\"\$DOCKER_OPTS --registry-mirror=http://f2d6cb40.m.daocloud.io\"" | sudo tee -a /etc/default/docker

  4. 重启 docker 生效。
     

      $service docker restart

三、安装docker-compose和nvidia-docker-compose

首先执行sudo -i，提示输入用户密码，输入密码后进入超级用户（root）模式，

1. Docker Compose

超级有用的实用程序，允许你在文件中存储 docker run 配置，并更轻松地管理应用程序状态。尽管它的设计目的是组合多个 docker 容器，但 docker compose 在你只有一个服务的时候依然非常有用。这里有一个稳定版本（https://github.com/docker/compose/releases）：

1. 1.首先执行sudo -i，提示输入用户密码，输入密码后进入超级用户（root）模式.

2. 2.curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.15.0/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose

3. 3.sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

2. Nvidia Docker Compose

不幸的是，Docker Compose 并不知道 Nvidia Docker 的存在。幸运的是，有一个解决方法：有一个小的 Python 脚本，可以用 nvidia-docker 驱动程序生成配置。通过 pip 安装 Nvidia Docker Compose：

首先安装pip:

sudo wget --no-check-certificate https://pypi.python.org/packages/source/s/setuptools/setuptools-1.4.2.tar.gz
tar -vxf setuptools-1.4.2.tar.gz 
cd setuptools-1.4.2
sudo python2.7 setup.py install
easy_install-2.7 pip

1. 或者：

2. sudo apt-get install python2.7 python2.7-dev
   //很多pip安装的包都需要libssl和libevent编译环境
   sudo apt-get install build-essential libssl-dev libevent-dev libjpeg-dev libxml2-dev libxslt-dev
   sudo apt-get install python-pip
   

   
   

3. sudo pip install nvidia-docker-compose

现在你可以使用 nvidia-docker-compose 命令，而不是 docker-compose 了。

替代选择

如果你不想使用 nvidia-docker-compose，你可以手动传递音量驱动程序，只需把这些选项添加到 docker-compose.yml：

1. #Yournvidia driver version here

2. volumes:

3. nvidia_driver_375.26:

4. external:true

5. ...

6. volumes:

7. -nvidia_driver_375.26:/usr/local/nvidia:ro

8. 
   

如果运行镜像(docker logs 348322e1a639)报如下错误：

WARNING: Logging before InitGoogleLogging() is written to STDERR

F0327 10:49:48.860283     1 common.cpp:152] Check failed: error == cudaSuccess (35 vs. 0)  CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

解决办法：

$docker volume rm -f nvidia_driver_375.26

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

关于Git 项目时，项目的子目录中含有其他项目的code，需要先Git clone *****.git ，cd 到主目录，然后输入：

$git submodule update --init --recursive