基于Dockerfile构建深度学习模型（OpenPCdet）

文章目录

 docker的安装(gpu)

Linux上安装显卡驱动

安装docker

安装 NVIDIA Container Toolkit

编写dockerfile

Docker镜像与容器的启动，打包导出

遇到的一些问题：

no module name 'pcdet'

libGL.so.1

以OpenPCdet为例

参考:[Docker] 镜像打包训练好的模型_Emery_learning的博客-CSDN博客

 docker的安装(gpu)

参考：Docker部署深度学习服务器，CUDA+cudnn+ssh_铜锣烧阿南Anan的博客-CSDN博客

以下是安装的步骤：

Linux上安装显卡驱动

参考:ubuntu安装显卡驱动的三种方法_u014682691的专栏-CSDN博客_ubuntu安装显卡驱动

网速好的推荐第一种方法，安装完成，输入nvidia-smi，会提示有点问题，重启电脑即可恢复正常

也可以考虑不更新自己的驱动

安装docker

1.如果安装了旧版本的docker，需要先卸载！

sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc

2.更新apt包索引并安装包以允许apt通过 HTTPS 使用存储库

sudo apt-get update
sudo apt-get install \
    ca-certificates \
    curl \
    gnupg \
    lsb-release

3.添加Docker官方的GPG密钥：

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg

4.使用以下命令设置稳定版存储库。

echo \
  "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
  $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

5.安装Docker引擎

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

6.此时docker已经安装好了。运行如下命令来测试一下

sudo docker run hello-world

安装 NVIDIA Container Toolkit

参考:Installation Guide — NVIDIA Cloud Native Technologies documentation

1.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

2.更新源并安装nvidia-container-toolkit

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker

3.设置好默认运行后重启Docker守护进程完成安装

sudo systemctl restart docker

4.此时，可以通过运行基本 CUDA 容器来测试工作设置

sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

ps：上面是我经常出错的地方，之前安装的时候可能没有严格按照步骤，就出错了。（有的时候前一天是正常的，关电脑第二天打开又出错了）提示

could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]。

如果出现上面的问题，就把docker卸载了，重新再严格按照前面的步骤执行一遍。或者再等等，重启一下电脑

如果正常，docker（gpu）的就安装成功了。下面就是关键的基于Dockerfile构建镜像，创建容器，搭建环境的步骤了。

编写dockerfile

选定一个基本的dockerfile（以OpenPCdet为例）

刚好前几天Openpcdet的作者提供了一个dockerfile，我就以它为基础，修改成适合自己环境

OpenPCDet docker地址：https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet/tree/master/docker

其中的dockerfile地址：https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet/blob/master/docker/Dockerfile

 其内容有些多，包含了一些安装环境相关的内容，我们可以在本地创建一个文件夹，然后创建一个Dockerfile

touch Dockerfile

把上面的内容复制到里面，参考里面的一些写法，根据自己的环境修改。

比如我本地的环境是 RTX3090，一般安装的cuda环境都是11.1 配合cudnn8版本的。那么我们就需要更改基础镜像，接着是要安装相应的pytorch 1.8 ，然后我还想把docker镜像里面的源换成清华源，直接把下好的OpenPCDet目录放到这个目录下。

 修改后的关键部分如下：

FROM nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-devel-ubuntu18.04
MAINTAINER Wjh
RUN echo 'debconf debconf/frontend select Noninteractive' | debconf-set-selections

RUN echo "export LANG=C.UTF-8" >>/etc/profile \
&& mkdir -p /.script \
&& cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak \
&& echo "deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse\n\
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse\n\
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse\n\
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse" >/etc/apt/sources.list

# Install basics

RUN apt-get update -y \
    && apt-get install build-essential \
    && apt-get install -y apt-utils git curl ca-certificates bzip2 tree htop wget \
    && apt-get install -y libglib2.0-0 libsm6 libxext6 libxrender-dev bmon iotop g++ python3.7 python3.7-dev python3.7-distutils
...

# Install torch and torchvision
# See https://pytorch.org/ for other options if you use a different version of CUDA
RUN pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

WORKDIR /root
COPY . /root
...

RUN pip install spconv-cu111

说明一下核心的内容:

FROM nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-devel-ubuntu18.04 代表nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-devel-ubuntu18.04 作为基础镜像（理解为父镜像）

MAINTAINER 设置镜像的作者，可以是任意字符串

RUN xxx 后面跟的就是在这个镜像里运行的命令

WORKDIR : 设置工作目录，上面的例子是设置为root ，我们自己也可以设置成其他的名字

COPY :用法为 COPY [src] [dest]，上面的src为“.”，意思是将当前目录下的所有文件拷贝到dest（镜像目录中）

上面的基础镜像需要去网上的docker 寻找适合自己的。可以先搜索cuda，找到官方镜像，再找到自己需要的cuda版本

 比如根据我需要的环境，选择了下面这个

(附上链接：Docker Hub)

网上推荐装devel版本，是完整运行的，把上图pull指示的复制下来，按照规则放在Dockerfile中的第一行 From xxx

在当前目录下执行build命令，构建docker镜像 

docker build ./ -t xxx #xxx是自己取的名字 

ps:dockerfile基本语法参考：如何制作容器镜像？_容器镜像服务 SWR_常见问题_共享版_通用类_华为云

Docker镜像与容器的启动，打包导出

查看当前有的镜像

docker images

 创建完成后，从镜像创建容器，进入构建好的镜像容器

docker run -it --name xxx --gpus all xxxx
#（前面的name自己取，不取的话系统会随机取，后面的xxx为容器id或者名字）

ctrl + d 可以退出 当前容器

注意再次进入刚刚创建好的镜像容器，就不能用上面的那个命令了，一个name会固定一个容器，如果想要进入刚刚那个容器，先查看container id

查看生成的容器 ID(CONTAINER ID)

docker ps -a

运行该容器，并进入bash界面

docker start container_ID  #如果提示没有运行，就输入这个命令启动容器
docker exec -it container_ID /bin/bash #进入bash界面

可以将训练好的模型文件以及相关代码从本地复制到容器里

docker cp local_path container_ID:container:path

进去就相当于一个配置好环境的虚拟环境了，可以在这里面运行代码，进行测试。

将该容器生成新的镜像

docker commit container_ID your_image_name #比如 your_image_name = my/image:v1
#或者 只输入image_name

获取到新的镜像id:

docker images

打包新镜像，生成tar文件

docker save image_ID > XXX.tar
## docker save -o my_example.tar my_image_name:latest (latest是默认设置的镜像容器版本)

在其他主机上（或本地）导入上面的镜像

docker load -i my_example.tar

再执行 docker images 就能看到导入的镜像了

接着按上面的步骤，运行其中的容器。

遇到的一些问题：

no module name 'pcdet'

在容器内编译后，运行代码出现上面的提示，因此需要在容器内说明一下，执行以下命令：

export PYTHONPATH=$HOME/Cicv_task1_223/:$PYTHONPATH

即可正常运行

libGL.so.1

提示:libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

在镜像环境内

apt update
apt install libgl1-mesa-glx