docker镜像容器创建和保存

  • 第一步 创建:
    • 创建容器(此处名为wwy/cuda8:v1.0)
    • 以容器可后台运行方式进入容器
  • 第二步 保存:
    • 开启新的终端
  • 第三步 查看:

(前提:ubuntu系统,docker和nvidia-docker都已就绪,引用他人镜像文件、利用Dockerfile写好需要安装的一些基础库、创建并增加自己想要的东西、并保存为新镜像或覆盖原镜像(即image)已经完毕)

第一步 创建:

创建容器(此处名为wwy/cuda8:v1.0)

sudo docker build -t wwy/cuda8:v1.0 .(以下为安装过程)

以容器可后台运行方式进入容器

  1. nvidia-docker run -it -d wwy/cuda8:v1.0 /bin/bash(-d是可以后台运行的意思)
  2. docker exec -it 上一条命令输出的 /bin/bash(这个命令可运行容器,想打开容器的多个终端页面,运行此命令)。
  3. 和新系统/虚拟环境安装所需要的库一样的步骤,按需配置。为了提高下载速度,记住首先更换各种软件源。

注:
单纯开启容器可用:
nvidia-docker run -it wwy/cuda8:v1.0 /bin/bash
docker挂载到宿主机,实现互相访问挂载目录采用 参数:“-v+主机地址+docker里的地址” 的方式:
nvidia-docker run -it -d -v /home/your/address/:/address/in/docker wwy/cuda8:v1.0 /bin/bash(-d是可以后台运行的意思)

第二步 保存:

开启新的终端

  1. 1.docker ps -a (找到第一步中开启的容器 cuda8:v1.0对应的ID号 64bf662e18d6)
  2. 2.docker commit 64bf662e18d6 wwy/cuda8:v2.0( wwy/cuda8:v2.0为新保存的镜像名字 )
  3. 3.docker images (查看是否有新的镜像生成)

第三步 查看:

接下来可以退出wwy/cuda8:v1.0容器,进入测试 wwy/cuda8:v2.0是否包含之前安装的东西:

  1. nvidia-docker run -it -d wwy/cuda8:v2.0 /bin/bash
  2. docker exec -it 5fd6bb8b9535c30947f0f06a4a97ee657b3a202973bc614385caa6262205d0b2
    /bin/bash

ps:一个Dockerfile文件样例

FROM nvidia/cuda:8.0-cudnn6-devel-ubuntu16.04  #这个就是我拉取的nvidia-docker提供的镜像名字
MAINTAINER Tyan <tyan.liu.git@gmail.com>
# Install basic dependencies,这里我安装了anaconda,Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh需提前下载好放入镜像目录,和Dockerfile同级(不要求,需要和下边的代码联动修改)
COPY Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh /tmp/
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \build-essential \cmake \git \wget \libopencv-dev \libsnappy-dev \python-dev \python-pip \tzdata \vim
# Install anaconda for python 3.5
RUN /bin/bash /tmp/Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/conda && \echo "export PATH=/opt/conda/bin:$PATH" >> ~/.bashrc# Set timezone
RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
# Initialize workspace
RUN mkdir /workspace #这里自建了一个工作空间,进入容器后可看到。
WORKDIR /workspace

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