一、安装Docker

安装可以按照菜鸟教程的步骤来，我在安装的时候没有出现异常。

教程地址：Docker 教程 | 菜鸟教程

Docker 教程

Docker 是一个开源的应用容器引擎，基于 Go 语言并遵从 Apache2.0 协议开源。

Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。

容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）,更重要的是容器性能开销极低。

Docker 从 17.03 版本之后分为 CE（Community Edition: 社区版）和 EE（Enterprise Edition: 企业版），我们用社区版就可以了。

Docker的应用场景

Web 应用的自动化打包和发布。

自动化测试和持续集成、发布。

在服务型环境中部署和调整数据库或其他的后台应用。

从头编译或者扩展现有的 OpenShift 或 Cloud Foundry 平台来搭建自己的 PaaS 环境。

Docker 的优点

Docker 是一个用于开发，交付和运行应用程序的开放平台。Docker 使您能够将应用程序与基础架构分开，从而可以快速交付软件。借助 Docker，您可以与管理应用程序相同的方式来管理基础架构。通过利用 Docker 的方法来快速交付，测试和部署代码，您可以大大减少编写代码和在生产环境中运行代码之间的延迟。

1、快速，一致地交付您的应用程序

Docker 允许开发人员使用您提供的应用程序或服务的本地容器在标准化环境中工作，从而简化了开发的生命周期。

容器非常适合持续集成和持续交付（CI / CD）工作流程，请考虑以下示例方案：

您的开发人员在本地编写代码，并使用 Docker 容器与同事共享他们的工作。

他们使用 Docker 将其应用程序推送到测试环境中，并执行自动或手动测试。

当开发人员发现错误时，他们可以在开发环境中对其进行修复，然后将其重新部署到测试环境中，以进行测试和验证。

测试完成后，将修补程序推送给生产环境，就像将更新的镜像推送到生产环境一样简单。

2、响应式部署和扩展

Docker 是基于容器的平台，允许高度可移植的工作负载。Docker 容器可以在开发人员的本机上，数据中心的物理或虚拟机上，云服务上或混合环境中运行。

Docker 的可移植性和轻量级的特性，还可以使您轻松地完成动态管理的工作负担，并根据业务需求指示，实时扩展或拆除应用程序和服务。

3、在同一硬件上运行更多工作负载

Docker 轻巧快速。它为基于虚拟机管理程序的虚拟机提供了可行、经济、高效的替代方案，因此您可以利用更多的计算能力来实现业务目标。Docker 非常适合于高密度环境以及中小型部署，而您可以用更少的资源做更多的事情。

二、镜像和容器

为了便于理解和自己的总结，在这里认为 “镜像和容器” 是 “一对多” 的关系，即在Docker安装后，先用pull命令拉取、创建一个镜像image，然后以这个镜像为基础，用run命令，启动一个容器container，然后在这个容器里进行初始的程序运行环境搭建，然后进行命令行操作。

教程地址：Docker 镜像使用 | 菜鸟教程

教程地址：Docker 容器使用 | 菜鸟教程

教程地址：Docker 仓库管理 | 菜鸟教程

三、Docker里的Ubuntu

创建时用到的命令总结：

# 如果提示请求拒绝，permission denied，就自行在每条命令前加上 sudo # 通过 docker 的两个参数 -i -t，让 docker 运行的容器实现"对话"的能力
# 如果没有 Ubuntu16.04 的镜像，会自动拉取
docker run -it --gpus all ubuntu:16.04# 此时要退出终端，直接输入 exit
exit# 在使用 -d 参数时，容器启动后会进入后台。
docker run -it --gpus all ubuntu:16.04# 此时想要进入容器，可以通过以下指令进入：docker attach 或者 docker exec
# 推荐大家使用 docker exec 命令，因为此退出容器终端，不会导致容器的停止。
docker exec# 查看镜像
docker images# 查看容器
docker ps -a# 在宿主主机内，也就是你的机器的系统内，使用 docker logs 命令，查看容器内的标准输出：
docker logs# 我们使用 docker stop 命令来停止容器:
ocker stop <容器 ID># 在docker与主机间复制文件，注意，容器内的文件全路径，本机保存文件的全路径
docker cp <容器 ID>:/root/work/myDockerFile.txt /mnt/work/
docker cp /mnt/work/myHostUbuntuFile.txt <容器 ID>:/root/work/

在成功拉取镜像并以后台方式启动容器之后，用以下命令操作：

# 启动
docker exec -it <容器 ID> /bin/bash# 退出
exit# 重启
docker start <容器 ID>

在成功创建之后，先搭建基本的环境：

apt-get update # 更新apt-getapt-get install vim # 安装vimvim /etc/apt/sources.list # 打开设置文件# 将下面的地址粘贴到文件开头，Ubuntu16.04
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial universe
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates universe
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security universe
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security universeapt-get update # 更新apt-get# 安装必要的运行包
apt-get install ssh curl wget net-tools iputils-ping gcc g++ cmake make build-essential -y# 安装pip3与其他依赖
apt-get install python3-pip
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt# 安装Anaconda
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
source ~/.bashrc# 安装环境
apt-get install zip unzip
unzip 5voloy.zip
conda create -n yolov5 pip python=3.8
conda activate yolov5

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Ubuntu与Docker -- Docker安装、使用、容器环境搭建

一、安装Docker

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Docker的应用场景

Docker 的优点

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2、响应式部署和扩展

3、在同一硬件上运行更多工作负载

二、镜像和容器

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