Docker使用Caffe和GPU方法及挂载方法

遇到报错：Check failed: error == cudaSuccess (35 vs. 0) CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

参考：

CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version - ONLY DOCKER

Ok I found the solution right after creating the issue:
Instead of sudo docker run -v /home/ubuntu/nvDocker/:/data/ -p 5000:5000 nvidia/digits:6.0-rc I have to use sudo nvidia-docker run -v /home/ubuntu/nvDocker/:/data/ -p 5000:5000 nvidia/digits:6.0-rc

Maybe master/docs/DockerInstall.md should be updated.

从一开始用Docker建立container开始，就要用nvidia-docker 代替 docker。

如果要加载本地宿主机上的文件，直接使用

nvidia-docker run -ti -v /home/dock/Downloads:/usr/Downloads bvlc/caffe:gpu 

会出现类似 

error while loading shared libraries: libboost_system.so.1.54.0

的错误（可参考官网：https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/docker）。解决方法可以用数据卷的挂载方法。

 

解决方法：

1. 首先建立数据卷container（可参考下文挂载方法二）。

创建一个普通的容器。用--name给他指定了一个名（不指定的话会生成一个随机的名子）。:

nvidia-docker run -v /home/dock/Downloads:/usr/Downloads  --name dataVol ubuntu64 /bin/bash

其中的ubuntu64可以为任意的Image name.

2. 随后建立要使用的container:

创建一个新的容器，来使用这个数据卷。

nvidia-docker run -it --volumes-from dataVol bvlc/caffe:gpu /bin/bash

此容器可以正常使用caffe及GPU。

 

 

 

（选读）挂载方法：

以下内容转载自：https://blog.csdn.net/huludan/article/details/52641090

 

REF：

https://blog.csdn.net/huludan/article/details/52641090

https://my.oschina.net/piorcn/blog/324202

http://blog.csdn.net/yangzhenping/article/details/43667785

 

方法一：docker可以支持把一个宿主机上的目录挂载到镜像里。

docker run -it -v /home/dock/Downloads:/usr/Downloads ubuntu64 /bin/bash

 

通过-v参数，冒号前为宿主机目录，必须为绝对路径，冒号后为镜像内挂载的路径。

现在镜像内就可以共享宿主机里的文件了。

默认挂载的路径权限为读写。如果指定为只读可以用：ro

docker run -it -v /home/dock/Downloads:/usr/Downloads:ro ubuntu64 /bin/bash

 

方法二：docker还提供了一种高级的用法。叫数据卷。

数据卷：“其实就是一个正常的容器，专门用来提供数据卷供其它容器挂载的”。感觉像是由一个容器定义的一个数据挂载信息。其他的容器启动可以直接挂载数据卷容器中定义的挂载信息。

看示例：

docker run -v /home/dock/Downloads:/usr/Downloads  --name dataVol ubuntu64 /bin/bash

 

创建一个普通的容器。用--name给他指定了一个名（不指定的话会生成一个随机的名子）。

再创建一个新的容器，来使用这个数据卷。

docker run -it --volumes-from dataVol ubuntu64 /bin/bash

 

--volumes-from用来指定要从哪个数据卷来挂载数据。

 

如何在Docker容器内外互相拷贝数据？

 

 

从容器内拷贝文件到主机上

1. docker cp :/file/path/within/container /host/path/target  

从主机上拷贝文件到容器内

参考自：

http://stackoverflow.com/questions/22907231/copying-files-from-host-to-docker-container

1.用-v挂载主机数据卷到容器内

1. docker run -v /path/to/hostdir:/mnt $container  
2. 在容器内拷贝  
3. cp /mnt/sourcefile /path/to/destfile  

2.直接在主机上拷贝到容器物理存储系统
A. 获取容器名称或者id :

1. $ docker ps  

B. 获取整个容器的id

1. $ docker inspect -f   '{{.Id}}'  步骤A获取的名称或者id  

C. 在主机上拷贝文件:

1. $ sudo cp path-file-host /var/lib/docker/aufs/mnt/FULL_CONTAINER_ID/PATH-NEW-FILE   
2. 或者  
3. $ sudo cp path-file-host /var/lib/docker/devicemapper/mnt/123abc<>/rootfs/root  

例子：

1. $ docker ps  
2.   
3. CONTAINER ID      IMAGE    COMMAND       CREATED      STATUS       PORTS        NAMES  
4.   
5. d8e703d7e303   solidleon/ssh:latest      /usr/sbin/sshd -D                      cranky_pare  
6.   
7. $ docker inspect -f   '{{.Id}}' cranky_pare  
8.   
9. or   
10. $ docker inspect -f   '{{.Id}}' d8e703d7e303  
11.   
12. d8e703d7e3039a6df6d01bd7fb58d1882e592a85059eb16c4b83cf91847f88e5  
13.   
14. $ sudo cp file.txt /var/lib/docker/aufs/mnt/**d8e703d7e3039a6df6d01bd7fb58d1882e592a85059eb16c4b83cf91847f88e5  

3.用输入输出符

1. docker run -i ubuntu /bin/bash -c 'cat > /path/to/container/file' < /path/to/host/file/  

或者

1. docker exec -it  bash -c 'cat > /path/to/container/file' < /path/to/host/file/