安装docker和nvidia-docker2

参考之前的文章ubuntu安装docker及在docker中使用gpu；
PS：
对docker18.06版本，如果想要在docker容器内使用gpu，需要安装nvidia-docker。
对于docker版本大于19，需要安装nvidia-container-runtime，在创建容器时配置参数即可使用gpu。

pull and run docker

创建本地挂载目录

mkdir pytorch1.4

下载docker镜像1.4-cuda10.1-cudnn7-devel

PS：devel版本镜像的才有nvcc等bin文件

docker pull pytorch/pytorch:1.4-cuda10.1-cudnn7-devel

查看本地已有的镜像

docker images

创建容器

-it表示交互式运行容器；
–name指定容器名；
–shm-size设置的是共享内存大小，根据需要设置，如果不设置的话，默认64M，训练深度学习模型的时候dataloader会报错提示共享内存不足；
-p是端口映射（主机端口:容器端口），-v是地址映射（主机文件夹:容器文件夹，注意必须用绝对路径）；
镜像的RESPOSITORY:TAG；
进入容器后启动bash

docker19以下版本

sudo nvidia-docker run -it --name pytorch1.4 --shm-size="15g" -p 8080:22 -v /home/ecust/txx/docker/container/pytorch1.4:/workspace   pytorch/pytorch:1.4-cuda10.1-cudnn7-devel /bin/bash

docker19以上版本

docker run -it --gpus all --name pytorch1.4 --shm-size="15g" -p 8080:22 -v /home/ecust/txx/docker/container/pytorch1.4:/workspace   pytorch/pytorch:1.4-cuda10.1-cudnn7-devel /bin/bash

查看已经创建的容器

docker ps -a

查看运行中的容器

docker ps

启动容器

docker start "container id or name"

进入容器

 docker attach "container id or name"

退出容器

exit

停止容器

docker stop "container id or name"

删除容器

docker rm "container id or name"

docker中安装anaconda

（PS：上述1.4-cuda10.1-cudnn7-devel镜像自带conda，无需进行下面的安装步骤）

install wget

若apt install fail参见docker下使用apt install报错

apt install wget

download anaconda

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

install anaconda

bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

更换conda国内源

vi ~/.condarc

添加

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://conda.anaconda.org/pytorch/win-64
  - https://conda.anaconda.org/pytorch/noarch
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/free/win-64
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/free/noarch
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/r/win-64
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/pro/win-64
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/pro/noarch
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/win-64
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/noarch
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