关于nvidia-docker的一些命令

查看本地镜像： nvidia-docker images

查看开启的容器：nvidia-docker ps -a

新开容器（启动镜像）： nvidia-docker run -it ufoym/deepo bash

或者 

nvidia-docker run -it -p 8888:8888 --ipc=host -v /data:/data ufoym/deepo:all-py36-jupyter jupyter notebook --no-browser --ip=0.0.0.0 --allow-root --NotebookApp.token= --notebook-dir='/data'

参数说明

• -v /data:/data：左边是外部路径，右边是内部路径，例如我的文件放在/home/ubuntu/data下，需要挂载到docker内部的路径是/data，则参数配置应该是-v /home/ubuntu/data:/data
• --notebook-dir：jupyter工作目录的默认路径，推荐与上面的docker内部数据路径相同，即/data
• -p 8888:8888：左边是外部端口，右边是docker镜像端口。如果想将jupyter应用挂载在8080端口，只需修改参数-p 8080:8888即可
• --NotebookApp.token：进入jupyter的密码，这里设置的是空

进入已开启的容器： docker exec -it #容器ID bash

关闭容器： nvidia-docker stop #容器ID

删除容器：nvidia-docker rm #容器ID

保存容器成为新的镜像：nvidia-docker commit 容器ID zxzhao/新的镜像的名字:版本

把本地的镜像导出到rar文件：nvidia-docker save 镜像名字 -o pkg.rar

把本地的rar文件导入到镜像列表中： nvidia-docker load --input pkg.rar

 

$ docker ps // 查看所有正在运行容器
$ docker stop containerId // containerId 是容器的ID

$ docker ps -a // 查看所有容器
$ docker ps -a -q // 查看所有容器ID

$ docker stop $(docker ps -a -q) //  stop停止所有容器
$ docker  rm $(docker ps -a -q) //   remove删除所有容器