学会用 Docker 部署深度学习环境

崔庆才

发布于 2019-05-06 11:09:53

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发布于 2019-05-06 11:09:53

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公众号：机器学习算法工程师

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前言

很多小伙伴都踩过配 caffe 的坑，学会使用 docker 之后，不再需要自己配环境了，下面详细介绍下 docker 的使用方法。

Volumn Registry

1. 容器操作

新建容器：

sudo docker run -t -i  -p 1800:1800 -v  /Users/**/Desktop:/Desktop kaixhin/caffe /bin/bash
-v  
-p 端口映射
-d

退出容器

按ctrl+D 或 exit 退出当前容器。

查看正在运行的容器

docker ps

查看所有容器

docker ps -a

启动一个已有容器

docker start 91951c2afd5f

停止容器

docker stop 91951c2afd5f

重启容器

退出后，如果你想重新使用之前的容器，可以通过以下命令重启，回到之前的状态：
docker start container_ID
docker attach container_ID

保存容器

docker commit c5f24e953610 [保存镜像名字]

删除指定容器

docker rm container_ID/name

删除所有已经停止的容器

docker rm $(docker ps -a -q)

杀死所有正在运行的容器

docker kill $(docker ps -a -q)

将本地文件拷贝到容器中

docker cp [拷贝文件名] [容器ID]:容器中文件路径

将容器中文件或文件夹拷贝到本机

docker cp a77a72ac178c:/var/www/html /var/www/

2. 镜像操作

安装镜像

docker pull elezar/caffe:cpu

测试安装

$ docker run -ti elezar/caffe:cpu caffe --version

查看所有镜像

docker images

将本地文件映射到新建容器中

$ docker run -ti -v /Users/**/**/**:/** elezar/caffe:cpu

删除指定镜像

docker rmi image_name

3. Volume

-v 容器映射

-v [本地目录]:[容器内目录]  

-volumes-from             从另一个容器引入数据,多个容器挂载同样数据

docker create -v $PWD/data:/var/mydata --name [容器名] ubantu
docker run --volume-from data_container

4. Registry 镜像仓库

daemon 守护程序

docker search ***docker pull ***

上传到docker hub

docker logindocker push ***

镜像复制重命名

docker tag [原镜像名] [复制后镜像名]

国内仓库

阿里云
daocloud
时速云

5. Dockerfile

FROM …base image

MAINTAINER … 谁写的

CMD ….. 命令行

RUN apt-get install … 执行命令

COPY...拷贝文件

ADD…. 添加文件（远程）

ENTRYPOINT ["","",""] 容器入口

EXPOSE 80 暴露端口

RUN sed -i 's/archive.ubantu.com/mirrors.ustc.edu.cn/g' /etc/apt/source.list 用加速镜像

WORKDIR 指定路径

ENV 设定环境变量

USER指定用户

VOLUME mount point

创建 image

将当前目录下的Dockerfilebuild为image:
docker build -t [image名称] .

6. 底层知识

镜像分层存储

7. 例子

##人脸识别mtcnn docker环境

docker pull raohuaming/mxnet-opencv-dlib

docker run -ti -v /Users/**/Downloads/mtcnn-face-detect:/mtcnn raohuaming/mxnet-opencv-dlib:latest

easy_install pip;pip install Flask;pip install requests

python app.py &

sh ./install.sh

python http_request.py

本文参与腾讯云自媒体分享计划，分享自微信公众号。

原始发表：2019-01-17，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

容器