Docker 搭建深度学习环境镜像，一次搭建，无限部署！

原创声明

本文为 HinGwenWoong 原创，如果这篇文章对您有帮助，欢迎转载，转载请阅读文末的【授权须知】，感谢您对 HinGwenWoong 文章的认可！

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前言

• Q: 有什么工具能够让你一次搭建，无限部署？
• A: 有！Docker可以！

我们平常开发的时候，难免会遇到多种不同的环境，有的是底层的驱动，有的是依赖库。依赖库的比较好办，可以使用虚拟环境进行分隔，但是不同的驱动的话，我们就会挺头疼的，这时候，Docker 可以解决这一烦恼。

除了开发，我们还会涉及到项目部署，虽然有运维工程师，但是我们开发工程师还是需要协助进行环境的安装，每一个项目都要重头再来搭建环境，让人极其烦躁，但是不做又不行，一个很好的解决方式就是使用Docker 打包镜像，可以将我们这个搭建环境的过程只需要搭建一次就可以无限部署，节省了我们会多的宝贵时间。

下面就来介绍 Docker 如何搭建深度学习镜像，让你一次搭建，无限部署

我是 HinGwenWoong，一个有着清晰目标不停奋斗的程序猿，热爱技术，喜欢分享，码字不易，如果帮到您，请帮我在屏幕下方点赞 ，您的点赞可以让技术传播得更远更广，谢谢！

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一、 安装 Nvidia 显卡驱动

可以参照我的文章《Ubuntu18.04 安装Nvidia驱动+CUDA+cuDNN+Anaconda3(图文超详细)》 其中的 【一、Nvidia显卡驱动】。

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二、安装 Docker

可以参考Docker官方的文档，非常清晰，安装 docker不是本章的重点，这里不做过多的阐述。

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三、Docker Compose

使用 docker compose 将所有的操作集成到 docker-compose.yml 文件中，实现一条简单的命令docker-compose up 启动多个容器，并且可以在容器之间建立网络连接，非常方便，简化了很多操作。

1. Docker Compose 官方文档
2. 使用指令下载对应的安装包，其中，1.27.4是对应的版本号，可以到官方Github release页面查看发布版本，下面是安装指令：

sudo curl -L \
"https://github.com/docker/compose/releases/download/1.27.4/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" \
 -o /usr/local/bin/docker-compose

3. 将下载好的二进制文件赋予可执行的权限：

sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

4. 测试指令：

sudo docker-compose --version

5. 成功！
   
6. 例子代码可以在附录：1. Docker-compose 例子 找到， Enjoy ！

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四、NVIDIA-Docker

因为 Docker 只能使用 CPU 的资源，我们需要一个由Nvidia 官方开发的插件来连接 Docker 和 宿主机的显卡驱动 —— nvidia-docker ，下面是安装过程：

1. 官方教程

2. 设置稳定版的存储库和GPG密钥：

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
   && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \
   && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

如果你可以顺利执行上诉的指令，恭喜，请移步到本小节的第3步；
如果你出错了，不要怕，因为我执行的时候就出错了！！！！！分别出现两个错误：

• gpg: 找不到有效的 OpenPGP 数据。：是由curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - 引起的；
• E: 无法定位软件包 nvidia-docker2：是由curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list引起的；

以下是解决方法：

• 分析过后我发现是因为域名解析出现问题导致的，点击跳转到 ipaddress.com，搜索查找nvidia.github.io，可得到该域名对应的ip地址：

• 解析域名的过程会使用到 Host 文件中的信息，我们将域名对应的 IP 填写进去电脑就不会访问 DNS服务器 获取IP了：

sudo gedit /etc/hosts

• 将获取到的 IP 填写进去，保存就可以了：
  

• 重新打开终端，再来一次就可以成功获取了：

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
   && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \
   && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

3. 更新一下：

sudo apt-get update

4. 执行安装

sudo apt-get install -y nvidia-docker2

5. 因为我自己配置了 docker 的镜像源，这里先填入 Y 将其覆盖掉，之后再另外添加
   

6. 如果顺利进行，恭喜，请跳到 本小节第12步；如果报错了，放心，我和你一样！让我带你填坑，请继续看；

7. 报错：/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.7 is not a symbolic link,
   

8. 去到文件夹 /usr/local/cuda/lib64/ ， 使用命令 ls -lha libcudnn* 查看，可以看到 libnudnn.so.7 不是软链接

9. 下面来执行

10. 卸载掉刚刚安装好的东西，重新安装：

sudo apt-get remove libnvidia-container-tools libnvidia-container1 nvidia-container-runtime nvidia-container-toolkit nvidia-docker2

11. 执行安装

sudo apt-get install -y nvidia-docker2

12. 安装成功！！！
    

13. 运行测试一下

sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:10.2-cudnn7-devel-ubuntu18.04 nvidia-smi

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五、下载 Nvidia CUDA 镜像

1. 切换 Docker 国内镜像源：修改 /etc/docker/daemon.json 文件：

sudo gedit /etc/docker/daemon.json

2. 在json中加入镜像源的地址，记得修改之后保存哈，这里使用的是网易的镜像地址

{
     
	# ... 你原本已有的数据
	
    "registry-mirrors": ["http://hub-mirror.c.163.com"]
}

更多的镜像如下：

Docker中国区官方镜像：https://registry.docker-cn.com
中国科技大学：https://docker.mirrors.ustc.edu.cn

最后的daemon.json是这样的：

3. 重启docker

systemctl restart docker.service

4. 去到Nvidia docker cuda 官方镜像
   

5. 查看所有支持的列表
   

6. 寻找你需要的 CUDA版本和cuDNN版本，我这里选择了 10.2-cudnn7-devel-ubuntu18.04:
   
   关于 devel 和 runtime 的区别，官方文档是这样描述的：

• base: Includes the CUDA runtime (cudart)
• runtime: Builds on the base and includes the CUDA math libraries, and NCCL. A runtime image that also includes cuDNN is available.
• devel: Builds on the runtime and includes headers, development tools for building CUDA images. These images are particularly useful for multi-stage builds.

7. 在官方的 Nvidia docker cuda 官方镜像点击 Tags 并根据刚刚选好的名字进行搜索：
   

8. 将刚刚复制好的命令在终端输入就可以下载到对应的镜像了，我的需要下载镜像的命令是 docker pull nvidia/cuda:10.2-cudnn7-devel-ubuntu18.04：
   

9. 使用命令 sudo docker images 可以查看到下载好的镜像：
   

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六、搭建 Python3 环境

1. 运行 docker 镜像

docker run -it --name 自定义容器名 -v 项目绝对路径:/home/容器里面一个你放项目的文件 --runtime=nvidia -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICE=all nvidia/cuda:10.2-cudnn7-devel-ubuntu18.04

2. 测试显卡驱动是否正常

nvdia-smi

3. 测试 CUDA

nvcc -V

4. 测试 cuDNN

 ll /usr/lib/x86_64-linux-gnu/ | grep cudnn

5. 安装环境，这里的 Python 是安装 3.6.9 版本的，其中的 --no-install-recommends参数是用来避免安装非必须的文件，从而减小镜像的体积；libgl1-mesa-glx 是 OpenCV 的依赖

apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends build-essential curl libfreetype6-dev libzmq3-dev pkg-config python3 python3-dev python3-pip git vim libgl1-mesa-glx && apt-get clean

6. 配置 pip 国内源

mkdir ~/.pip/
touch ~/.pip/pip.conf
vi ~/.pip/pip.conf

7. 加入下内容粘贴进去，并保存

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

8. 升级 pip

pip3 install --upgrade pip

9. Commit 镜像

sudo docker commit -m "这次提交做出修改的信息" -a "提交者" 1111(容器ID) docker_hub的名字/你的镜像名:镜像的tag

10. 推送到 Docker Hub 上面，记得先要 login 哈：

sudo docker push docker_hub的名字/你的镜像名:镜像的tag

11. Enjoy !

附录：

1. Docker-compose 例子

下面是使用 docker-compose 的例子，其中一定要加 runtime: nvidia 这个参数！！！

version: '3'
services:
    demo:
        container_name: cuda-demo
        image: nvidia/cuda:10.2-devel-ubuntu18.04 # 或者是您自己的镜像
        runtime: nvidia 
        environment:
            - NVIDIA_VISIBLE_DEVICE=all
            - LANG=C.UTF-8
        ports:
            - "100:100"
        volumes: 
           - 您项目的绝对路径/:/home/Project/Demo/
        command: 
            - /bin/bash 
            - -c 
            - |
                nvidia-smi
                cd /home/Project/Demo/
                python3 demo.py
        restart: always

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总结

以上就是如何使用 docker 搭建深度学习环境镜像，让你一次搭建，无限部署！

我是 HinGwenWoong，一个有着清晰目标不停奋斗的程序猿，热爱技术，喜欢分享，码字不易，如果帮到您，请帮我在屏幕下方点赞 ，您的点赞可以让技术传播得更远更广，谢谢！

参考文章：

[1]当Docker遇见Deep Learning
[2]‘gpg: 找不到有效的 OpenPGP’ & ‘E: 无法定位软件包 nvidia-docker2’
[3]/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.5 is not a symbolic link

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作者：HinGwenWoong
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