Windows(10专业版&11)使用docker安装深度学习环境 Pytorch-gpu

目录

    • 1、docker安装
    • 2、Docker更改路径
    • 3、拉取镜像
    • 4、创建容器(一定gpu启动)
    • 5、进入容器
      • 根据项目报错安装环境
    • 6、容器的保存与镜像导出
      • 镜像推送到 docker hub
    • 7、其他设备使用docker文件(镜像的导入)
    • 8、常见指令
    • 9、百度网盘下载链接

1、docker安装

参考:
2022最新Windows docker安装方法_哔哩哔哩_bilibili

安装时选项最好不要使用windows的容器(用也可以),没有提示就忽略
虚拟化开启
任务管理器-性能 查看如果没开启需要在bios中开启
Windows(10专业版&11)使用docker安装深度学习环境 Pytorch-gpu_第1张图片

控制面板-程序和功能 开启关闭windows服务 开启Hyper-V linux子系统
Windows(10专业版&11)使用docker安装深度学习环境 Pytorch-gpu_第2张图片
Windows(10专业版&11)使用docker安装深度学习环境 Pytorch-gpu_第3张图片

Windows 11只有下面这个
Windows(10专业版&11)使用docker安装深度学习环境 Pytorch-gpu_第4张图片

wsl --install

控制面板 -> 启动或关闭windows功能 -> 适用于linux的windows子系统 [打勾] -> 重启系统

# 子系统列表
wsl --list --online
# 安装ubuntu20.04
wsl --install -d Ubuntu-20.04

下载安装docker desktop

Docker Desktop - Docker

下载链接
或者博客末尾的百度网盘下载文件1

安装完成后,双击文末百度网盘提供的文件2进行更新

左小角是绿色表示安装成功了
Windows(10专业版&11)使用docker安装深度学习环境 Pytorch-gpu_第5张图片

配置镜像加速
Windows(10专业版&11)使用docker安装深度学习环境 Pytorch-gpu_第6张图片

参考:
1、菜鸟docker教程:Docker 教程 | 菜鸟教程 (runoob.com)
2、docker配置阿里云镜像加速器_奕奕星空的博客-CSDN博客
3、华为云镜像加速:Docker安装配置及华为云镜像加速 - 哔哩哔哩 (bilibili.com)

2、Docker更改路径

参考:
windows docker 更改镜像安装目录_Liquor_J的博客-CSDN博客

3、拉取镜像

pytorch/pytorch Tags | Docker Hub
根据自己版本信息进行选择
在这里插入图片描述

docker pull pytorch/pytorch:1.10.0-cuda11.3-cudnn8-devel

注意!!! 最后选择上面这个镜像成功了,下面以python:3.6镜像为例,自己安装的时候使用需要替换
查看镜像

docker images

4、创建容器(一定gpu启动)

查看所有的容器

docker ps -a

创建容器

docker run -it -d --gpus "device=0" python:3.6 /bin/bash

查看正在运行的容器

docker ps 

Windows(10专业版&11)使用docker安装深度学习环境 Pytorch-gpu_第7张图片

5、进入容器

docker start -i 容器ID

在这里插入图片描述

同步软件包

apt-get update

退出容器为

exit

查看是否支持显卡

nvidia-smi

Windows(10专业版&11)使用docker安装深度学习环境 Pytorch-gpu_第8张图片

查看目录

ls

在这里插入图片描述

拷贝python项目文件
另开一个命令窗口

docker cp 项目路径 容器ID:目标路径

(反向拷贝同理)
Windows(10专业版&11)使用docker安装深度学习环境 Pytorch-gpu_第9张图片

在这里插入图片描述

根据项目报错安装环境

执行自己的py文件
在这里插入图片描述

安装numpy(缺什么装什么)

pip install numpy -i https://pypi.douban.com/simple

Windows(10专业版&11)使用docker安装深度学习环境 Pytorch-gpu_第10张图片

根据提示更新(上图)
下同

测试完成后,保存容器为镜像,在别的设备进行导入使用

6、容器的保存与镜像导出

参考:
docker容器打包成镜像、镜像备份、镜像迁移(恢复)、发布到阿里云仓库_danxiao898的博客-CSDN博客_docker 容器打包成镜像

保存容器为镜像(包含所谓环境及文件)
docker commit [-m=“提交的描述信息”] [-a=“创建者”] 容器名称或容器ID 生成的镜像名[:标签名]
精简如下:
docker commit 容器ID 生成镜像名:标签名

镜像文件导出
docker save -o 导出镜像路径(镜像名称).tar 被导出镜像ID

镜像推送到 docker hub

如果没有docker hub账号需要注册一个

Docker Hub

Windows(10专业版&11)使用docker安装深度学习环境 Pytorch-gpu_第11张图片

然后创建一个仓库

Windows(10专业版&11)使用docker安装深度学习环境 Pytorch-gpu_第12张图片

登录docker hub

docker login -u youne

Windows(10专业版&11)使用docker安装深度学习环境 Pytorch-gpu_第13张图片

看到Login Succeeded就可以了

修改镜像标签

docker tag 原仓库:标签 新仓库:标签

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Windows(10专业版&11)使用docker安装深度学习环境 Pytorch-gpu_第15张图片

推送镜像

docker push youne/accv_b:v1

Windows(10专业版&11)使用docker安装深度学习环境 Pytorch-gpu_第16张图片

完成之后就可以在别的设备pull这个镜像了

7、其他设备使用docker文件(镜像的导入)

在docker安装成功后

导入镜像
docker load -i 镜像文件.tar

创建容器
docker run -it --gpus “device=0” 仓库:标签 /bin/bash
或者
docker run -it --gpus “device=0” 镜像ID /bin/bash

-d表示后台进行,上述命令去掉-d可以在创建容器后直接进入所创建的容器
在退出后,再次使用时使用进入容器命令即可
docker start -i 容器ID

最后,Windows在退出镜像后需要将Docker Desktop退出
Windows(10专业版&11)使用docker安装深度学习环境 Pytorch-gpu_第17张图片

8、常见指令

参考:
利用docker构建pytorch-gpu环境_YHbackkon的博客-CSDN博客

查看已有镜像:docker images

查看已有容器:docker ps -a
查看正在运行的容器:docker ps

进入容器:docker start -i containerID
退出容器:exit

停止正在运行的容:docker stop containerID

删除容器:docker rm containerID
删除镜像:docker rmi imageNAME或imageID

9、百度网盘下载链接

链接:https://pan.baidu.com/s/1JJrPwPTUtxjaVcnB0fh2wQ
提取码:6666
在这里插入图片描述

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