docker使用

docker

1.卸载原有版本docker

参考：
https://cloud.tencent.com/developer/article/2157574

https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/ Uninstall old versions

https://www.orchome.com/16608
参考这三个连接
运行docker version判断是否完全卸载

2.install in ubuntu

参考
https://www.runoob.com/docker/ubuntu–docker-install.html

使用 Docker 仓库进行安装

首先设置仓库，通过https来获取仓库

然后直接安装：
sudo apt–get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

3.常用命令

Introduction to Docker
Here are some fundamental commands you need to know:

1. display the containers currently running:
   docker ps

2. display all the containers (even those not running anymore):
   docker ps -a

3. display the images locally saved:
   docker images

4. remove a docker container:
   docker stop container_name # if container is running
   docker rm container_name

5. remove all docker containers (not running anymore):
   docker container prune

6. remove an image:
   docker rmi image_name

7. remove all docker images (be very careful with this one!):
   docker image prune -a

8. 下载镜像：
   如果我们本地没有 ubuntu 镜像，我们可以使用 docker pull 命令来载入 ubuntu 镜像
   docker pull ubuntu

9. 启动容器
   docker run -it ubuntu /bin/bash
   

   启动和停止容器：
   docker start 容器id
   docker stop 容器id

10. 进入容器，如果run 的时候使用-d参数，容器在后台，想要进入容器
    在使用 -d 参数时，容器启动后会进入后台。此时想要进入容器，可以通过以下指令进入：

docker attach

docker exec：推荐大家使用 docker exec 命令，因为此命令会退出容器终端，但不会导致容器的停止。

docker attach 1e560fca3906
docker exec -it 243c32535da7 /bin/bash

11. 导出和导入容器

https://www.runoob.com/docker/docker-container-usage.html

导出本地容器
docker export 1e560fca3906 > ./docker/ubuntu.tar
导入 为 镜像
cat docker/ubuntu.tar | docker import – test/ubuntu:v1

12. docker file的使用

https://xaviervasques.medium.com/quick-install-and-first-use-of-docker-327e88ef88c7

https://towardsdatascience.com/build-and-run-a-docker-container-for-your–machine-learning-model-60209c2d7a7f

4.示例

Develop like a Pro with NVIDIA + Docker + VS Code + PyTorch
https://blog.roboflow.com/nvidia-docker-vscode–pytorch/

https://blog.csdn.net/zhouchen1998/article/details/110679750

https://soulteary.com/2023/03/22/docker-based-deep-learning-environment-getting-started.html

代码007普通

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