docker使用入门指南

写在最前

因为做实验一些汇编工具的使用需要低版本的操作系统，因此决定使用docker虚拟机进行操作（宿主操作系统为Ubuntu16.04）另外最近忙于科研，有很多东西没有记录到博客里，等有时间会整理一下

介绍

docker其实就是一个轻量级的虚拟机，和一般虚拟机不同的是没有图形化界面，但是启动快，占用资源少并且体积很小（比如我用的这个Ubuntu+cuda镜像只有几百M而已）。可以理解成一个ssh到别人电脑上只有命令行的状态。

安装

安装也很简单，首先如果你以前电脑上有docker，需要先卸载掉：

sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io

然后

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/$(. /etc/os-release; echo "$ID")/gpg | sudo apt-key add -

然后进行安装：

sudo add-apt-repository \
   "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/$(. /etc/os-release; echo "$ID") \
   $(lsb_release -cs) \
   stable"

# 从源里安装
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce

不过这样安装可能会特别慢或者根本就装不上，那就需要修改source.list

deb [arch=amd64] http://ipv6.mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu/ xenial stable

最后将用于加入到docker组里

sudo usermod -aG docker username

至此docker就安装完成了，里面如果有些不成功请在命令前加sudo

NVIDIA-docker

nvidia-docker的好处就是可以共享GPU资源

第一步还是卸载掉以前的nvidia-docker

docker volume ls -q -f driver=nvidia-docker | xargs -r -I{} -n1 docker ps -q -a -f volume={} | xargs -r docker rm -f
sudo apt-get purge -y nvidia-docker

然后是将源加入到source.list中（不成功请加sudo）

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \
  sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/ubuntu16.04/amd64/nvidia-docker.list | \
  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update

安装nvidia-docker2

sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd

装好之后我们需要下载对应的包：

这里是官方地址

从这里找到需要的包之后，使用docker pull nvidia/cuda:(版本号)的方法将需要的镜像pull下来

最后使用

docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:7.5-runtime nvidia-smi

如果输入GPU信息说明镜像安装成功

一些命令

1. 查看image文件：docker images

2. 运行

   docker run -v /home/fish/GPU/docker/cuda7.5:/home/nvidia/7.5/ --name cuda7.5 -it nvidia/cuda:7.5-devel /bin/bash

   这个就是相当于将你当前宿主的一个目录映射到docker下，然后定义成什么名字，-t就是指定你要运行的哪个镜像，-i就是绑定到虚拟机的tty，要不一运行就结束了

   ​

原理讲解

十张图了解docker

这个教程了解一下，比较直观。