docker复现代码记录

整体流程就是拉取一个官方镜像，然后在官方镜像里面搭一个代码运行所需要的环境，并将代码运行的sh文件也封装到docker里面，最后将这个新的镜像重新打包，然后push到自己的阿里云账户。复现的过程是官方会根据你提供的镜像，在他们的容器（镜像运行的物理环境，这里是指带有4张v100的gpu环境）上重新run sh。具体的过程如下：
1.安装基础工具docker，了解几个操作。
（a）将你做好的镜像上传到指定的仓库：docker push REPOSITORY:TAG， 如果是上传到指定的阿里云账户REPOSITORY需要加上自己的账号和仓库名。
（b）从公共库拉取镜像：docker pull REPOSITORY:TAG
（c）sudo docker images 查看镜像 sudo docker rm id 删除容器 sudo docker rmi images 删除镜像
（d）sudo docker stop $(sudo docker ps -q) 停用所有容器 sudo docker rm $(sudo docker ps -aq) 删除所用容器

2.安装nvidia-docker，用于测试本地的镜像在本地的机器上是否可以运行。
使用这条命令：nvidia-docker run -v /data:/tcdata your_image sh run.sh ， 其中/data：需要修改成你的data挂载的绝对路径，your_image 改成本次使用的镜像名字。安装nvidia-docker的时候有一个地方比较坑，按照这个网址https://blog.csdn.net/qq_41493990/article/details/81624419基本可以安装成功，但是测试nvidia-docker的时候，可能会用nvidia-docker run –rm nvidia/cuda nvidia-smi 这条命令来测试，这句话会报一个错误，具体错误记不清楚了，可能是权限不够还是啥的。错误原因在于一定要指定cuda的版本，执行下面的命令：sudo nvidia-docker run --rm nvidia/cuda:9.0-devel nvidia-smi即可。

3.最要命的大概就是在镜像上安装库了，因为使用别的源很容易卡死。我整理了使用阿里云源安装opencv等库的一系列命令，将dockfile写成下列形式，再运行 docker build -t img_name . 即可。shell文件一定要确定好路径哈。

FROM registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tcc-public/pytorch:1.1.0-cuda10.0-py3
ADD . /competition
WORKDIR /competition

# Modify apt-get to aliyun mirror
WORKDIR /
RUN sed -i 's/archive.ubuntu/mirrors.aliyun/g' /etc/apt/sources.list

# Install necessary library
RUN apt-get update
RUN apt-get -y install apt-utils
RUN apt-get -y install git
RUN apt-get -y install lib32z1 libglib2.0-dev libsm6 libxrender1 libxext6 libice6 libxt6 libfontconfig1 libcups2 

# Clone the docker-opencv-python repository
RUN git clone https://github.com/aggresss/docker-opencv-python.git /docker-opencv-python

# Modify pip mirror
WORKDIR /docker-opencv-python
RUN mkdir -p /root/.pip
RUN cp -f pip.conf /root/.pip/

# Install necessary python-library
RUN pip install --upgrade pip
RUN pip install numpy scipy pillow
RUN pip install opencv-python
RUN apt-get -y install zip
RUN pip install scikit-image
RUN pip install sklearn 
CMD ["sh", "run.sh"]

4.向阿里账号上推送镜像的时候，需要将镜像改名，这个在阿里云仓库里面有详细的教程，我就不赘述了。