每周总结之docker2023/6/26

• 环境与容器

个人感觉docker创建的容器就像类似于一台虚拟机一样的东西，不过在容器内同样是可以使用显卡的，进入docker容器后，我们创建的容器就跟一台新的机器没差，同样可以在容器中使用anaconda配置环境，也是一样的操作命令，感觉docker创建容器就是给你开了一台属于自己的服务器然后anaconda仍然可以在这台主机上被安装，且并不影响宿主机。

输入docker指令时有时候宿主机会因为权限不够报错，此时只要在原来docker指令前加sudo就可以不报错了。

• 容器镜像下载

docker pull

首先进入docker hub，这是一个在线的docker仓库，可以在这个仓库中搜索所需要的镜像，以pytorch为例：

docker hub

一般选择下载量最多的就可以，点进去根据Tag选择自己所需要的版本。

复制如箭头所指的指令到宿主机，即可下载当前所需要的镜像，接下来我们再介绍两个命令：

docker images 

查看当前宿主机内的镜像

docker ps -a

查看宿主机内的容器

镜像就像种子，可以由镜像创建出无穷多的容器，而这些容器都是可能环境被配置好的，因此可以直接使用其他好心人配置好的环境，所以使用docker在配置环境时非常方便。

我们使用docker images 命令查看当前宿主机内的镜像：

使用镜像来创建容器，使用以下指令来创建一个新的容器

docker run -it --name 容器名 镜像名:版本号 /bin/bash

我们使用如下命令创建一个名称为kangqing_pt_16的pytorch1.6.0的容器

docker run -it --name kangqing_pt_16 pytorch/pytorch:1.6.0-cuda10.1-cudnn7-devel /bin/bash

查看当前所有的容器

docker ps -a

此时我们的容器就已经创建完毕。

• 进入容器

进入容器的方法有很多种，我们仅对一种方法进行说明：

step1： docker start 容器名/ID

首先启动容器

step2： docker attach 容器名

实现容器的进入

• 文件传输

进入容器后我们相当于在一台新的电脑上，我们的文件只能通过宿主机向容器中进行文件的传输，虽然好像可以共享文件但是自己目前还不是很会，会了再来更。

docker cp 服务器文件路径 容器名:容器路径

使用如上命令实现宿主机文件向容器文件的上传

• 示例所示的容器kangqing_pt_16是可以直接使用conda的，因此使用上非常的方便。而且多个容器中，文件互不影响，因此多用户使用一台服务器非常方便。
• 删除容器以及镜像

docker rm +容器名

删除容器

docker rm +镜像名：版本号

删除镜像

• 退出docker容器回到宿主机

exit