docker,让你的深度学习加速———nvidia-docker2安装与pycharm调用docker中的环境

       本篇将介绍nvidia-docker2的安装，以及通过pycharm这个ide来调用docker中镜像的环境，可以让你在外部使用docker中环境。（pycharm需要是专业版，可以百度下安装方法，主要是激活pycharm需要找一阵可用的）

1.准备工作说明

       安装的nvidia-docker2属于gpu版本，因而需要nvidia的显卡及驱动，在镜像中使用深度学习环境需要调用本机的cuda，所以使用前需要安装好显卡驱动及相应版本的cuda。
       主要参考连接：
       此连接为关于docker安装的文档，可以参考该连接安装docker-ce
       此连接是关于nvidia-docker2的安装
       下面将详细介绍关于他们的安装（上面的中文翻译+一些重要操作）

2.docker-ce安装

       使用存储库安装，首次安装Docker CE，需要设置Docker存储库。之后，才可以从存储库安装和更新Docker。
1.设置存储库
       更新apt包所有

sudo apt-get update

       使apt通过HTTPS使用存储库

sudo apt-get install \ 
apt-transport-https \ 
ca-certificates \ 
curl \ 
gnupg-agent \
software-properties-common

       添加Docker的官方GPG密钥

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88

       设置稳定存储库

 sudo add-apt-repository \
   "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
   $(lsb_release -cs) \
   stable"

2.安装DOCKER-CE
       更新apt包

sudo apt-get update

       安装最新版本的Docker CE和containerd

 sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

       安装特定版本的Docker CE，列出仓库中可用的版本

apt-cache madison docker-ce

       安装指定版本：5:18.09.1~3-0 ~ubuntu-xenial

sudo apt-get install docker-ce= docker-ce-cli= containerd.io

       运行hello-world 镜像验证是否正确安装了Docker CE

sudo docker run hello-world

此命令将下载测试映像并在容器中运行它，当容器运行时，它会打印一条信息性消息并退出。

3.以非root用户身份运行docker

       这一步使运行docker更方便，以及后面联合使用pycharm时必须要这一步。
       创建docker组

sudo groupadd docker

       将您的用户添加到该docker组，即将user换成你用户

sudo usermod -aG docker $USER

       注销并重新登录
       验证是否还需要sudo，运行下面代码，会出现和之前一样的结果，不会在提示permission denied

docker run hello-world

如果上面代码出现下面的错误提示

WARNING: Error loading config file: /home/user/.docker/config.json
-stat /home/user/.docker/config.json: permission denied

解决这个问题，使用下面命令更改其所有权和权限

sudo chown "$USER":"$USER" /home/"$USER"/.docker -R
sudo chmod g+rwx "$HOME/.docker" -R

4.配置Docker以在启动时启动

启用

sudo systemctl enable docker

禁用

sudo systemctl disable docker

5.安装nvidia-docker2.0

       安装nvidia-docker2软件包并重新加载Docker守护程序配置

sudo apt-get install nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd

       这里验证nvidia-docker是否安装完成，可运行下面的命令，出现显卡信息，表示安装完成（由于下载比较缓慢，可以先按这里配置阿里云加速器，一步一步很详细）

docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi

       将nvidia-docker运行时用docker替换,方便运行：

sudo gedit .bashrc

在这个文件中添加alias docker=nvidia-docker就可以了。

6.pycharm调用docker中的环境

       打开pycharm：File/settings->project:…->project interpreter->复选框中选择show all->点击＋出现下图

       点击docker在选择server->new->unix socket即可

其image name中就会出现你docker中的镜像，选择相应的镜像则可使用相应的环境。

７.结语

       整个过程比较简单，可能会出现其他问题，可以给我发消息，之前也趟过很多坑，大部分问题都能解决。