docker及nvidia-docker安装

笔者也是copy的网上教程，在这里记录只是为了以后方便查看

原博客https://blog.csdn.net/junxiacaocao/article/details/79471770

1. installer docker

$ sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
$ sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
$ sudo apt-get update

1.1如果在 production 系統上安裝 docker 最好選擇固定版本

$ apt-cache madison docker-ce 查看docker-ce版本
如果安装最新版，则执行 $ sudo apt-get install -y docker-ce

1.2post installation

$ sudo groupadd docker
$ sudo usermod -aG docker $USER
执行玩之后重新登入测试，查看是否可以不用sudo也可以执行docker
$ docker run hello-world
$ sudo systemctl enable docker

2.安装nvidia-docker

# Install nvidia-docker and nvidia-docker-plugin  
wget -P /tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb  
sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb && rm /tmp/nvidia-docker*.deb
$ sudo service nvidia-docker start
$ sudo nvidia-docker-plugin
由于我使用的是cuda9.0，所以在docker内测试nvidia-smi需要下列指令
$ nvidia-docker run --rm nvidia/cuda:8.0 nvidia-smi

注意：如果pycharm IDE要使用docker环境，需要sudo gedit /etc/docker/daemon.json 然后按如下修改（因为pycharm默认是使用docker，但是我们要使用nvidia-docker）

{
“default-runtime”: “nvidia”,
“runtimes”: {
“nvidia”: {
“path”: “/usr/bin/nvidia-container-runtime”,
“runtimeArgs”: [ ]
}
}
}