深度学习实验环境配置记录(ubuntu+docker+python+conda+pytorch)

ubuntu下安装docker

参考链接 :菜根谭

安装

• 由于apt官方库里的docker版本可能比较旧，所以先卸载可能存在的旧版本
  sudo apt-get remove docker docker-engine docker-ce docker.io

• 更新apt包索引
  sudo apt-get update

• 安装以下包以使apt可以通过HTTPS使用存储库（repository）
  sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

• 添加Docker官方的GPG密钥：
  curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

• 使用下面的命令来设置stable存储库：
  sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

• 再更新一下apt包索引：
  sudo apt-get update

• 安装最新版本的Docker CE：
  sudo apt-get install -y docker-ce

• 列出可用的版本：
  apt-cache madison docker-ce
  

• 选择要安装的特定版本，第二列是版本字符串，第三列是存储库名称，它指示包来自哪个存储库，以及扩展它的稳定性级别。要安装一个特定的版本，将版本字符串附加到包名中，并通过等号(=)分隔它们：
  sudo apt-get install docker-ce=

验证

• 查看docker服务是否启动：
  systemctl status docker

• 若未启动，则启动docker服务：
  sudo systemctl start docker

• 经典的hello world：
  sudo docker run hello-world

docker 添加容器

参考链接: 菜鸟教程

• 查看docker是否安装成功
  docker
• 使用 ubuntu 镜像启动一个容器
  docker run -it ubuntu /bin/bash

-i: 交互式操作。
-t: 终端。
ubuntu: ubuntu 镜像。
/bin/bash：放在镜像名后的是命令，这里我们希望有个交互式 Shell，因此用的是 /bin/bash。

• docker 退出容器
  exit
• docker 查看所有的容器
  docker ps -a
  
• docker 查看正在运行的容器
  docker ps
  
• docker 启动已经停止的容器
  docker start xxxx

xxx 为容器的container ID

• docker 停止容器
  docker stop xxxx

• docker 进入容器
  docker attach xxxx 或者 docker exec -it xxxx /bin/bash(exit之后,容器仍然保持启动状态)
  

docker容器配置

• 搜索和anaconda相关的容器
  docker search anaconda
  

• 选择需要的容器,并pull下来,我们这里选择用第一个continuumio/anaconda3
  docker pull continuumio/anaconda3
  

• 查看所有的容器
  docker images
  
  可以看到我们刚才pull的容器已经位列其中了 .

• 进入容器
  docker run -ti continuumio/anaconda3 /bin/bash

• 查看conda list
  conda list
  

• 查看conda 虚拟环境
  conda env list
  

• 拷贝一个已有的虚拟环境到新的虚拟环境
  conda create -n new_name --clone exist_name

• 创建一个新的虚拟环境,同时制定Python版本…
  conda create -n env_name python=3.6
  

• 激活新的虚拟环境
  conda activate eug
  

conda 安装 pytorch

参考链接: Plenari

• 添加Anaconda的TUNA镜像
  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
• 设置搜索时显示通道地址
  conda config --set show_channel_urls yes
• pytorch GPU的命令如图所示：
  conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
• pytorch CPU的命令如图所示
  conda install pytorch-cpu -c
pytorch pip3 install torchvision
  

实验项目准备

• 拷贝实验项目数据集到docker的容器中,在服务器上执行
  docker cp DukeMTMC-VideoReID.zip 521fa25090a7:/home/
  
• 通过git clone 项目
  git clone https://.......
  

剩下的工作就不用我说了 …

附录

附录的故事太长,简直一言难尽.
做完刚才的哪些准备之后,发现, 没有显卡驱动,没有cuda.
所以 ,最开始docker search 的时候,还是先search一下带pytorch的容器吧. 这样里面的显卡环境是配置好了的.
最后在带pytorch的容器里 还是安装了一下 pytorch-GPU
参考链接:pytorch.org

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

最后就是看你的项目还需要什么了, 缺什么就装什么
大多数都通过conda install 进行安装. 值得一提的是,metric_learning 用conda安装不上, 灵机一动 pip install 就可以啦.