docker,nvidia-docker安装

卸载先前的docker

Docker 的旧版本被称为 docker，docker.io 或 docker-engine 。如果已安装，请卸载它们：

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

使用 Docker 仓库进行安装

设置仓库

更新 apt 包索引

sudo apt-get update

安装 apt 依赖包，用于通过HTTPS来获取仓库:

sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common

添加 Docker 的官方 GPG 密钥：

curl -fsSL https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

9DC8 5822 9FC7 DD38 854A E2D8 8D81 803C 0EBF CD88 通过搜索指纹的后8个字符，验证您现在是否拥有带有指纹的密钥。

sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88

使用以下指令设置稳定版仓库（使用中科大源）

其他源参考链接：https://blog.csdn.net/M82_A1/article/details/98870376

sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

安装 Docker Engine-Community

更新 apt 包索引

sudo apt-get update

安装最新版本的 Docker Engine-Community 和 containerd

其他版本安装参考：https://www.runoob.com/docker/ubuntu-docker-install.html

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

测试 Docker 是否安装成功，输入以下指令，打印出以下信息则安装成功:

sudo docker run hello-world

显示如下信息安装成功

官网地址：https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/

安装nvidia-docker

官网地址：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker

添加包依赖

sudo systemctl start docker && sudo systemctl enable docker
# 设置stable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 -
# 要访问experimental诸如WSL上的CUDA或A100上的新MIG功能之类的功能，您可能需要将experimental分支添加到存储库列表中.
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update 
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker                        ## 重启docker

已经编译好的 Docker Image 在 Docker Hub 上，网址如下
https://hub.docker.com/r/pytorch/pytorch/tags?page=1&ordering=last_updated

https://hub.docker.com/r/anibali/pytorch/
官网NGC：https://ngc.nvidia.com/catalog/containers
可搜索指定版本

sudo docker pull pytorch/pytorch:1.8.1-cuda10.2-cudnn7-devel

查看现有镜像

sudo nvidia-docker images

可以看到有2个镜像

修改id号进入

sudo nvidia-docker run -it c7e20104018e /bin/bash

sudo nvidia-docker run -ti -d --rm c7e20104018e bash