docker常用命令

[ ]內是需要自定義的內容

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鏡像

查看鏡像

docker images
docker images | grep [nvidia]

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運行鏡像

docker run -dit --name [ubuntuFirst (這個名字任意起)] [鏡像id] /bin/bash

上述指令執行後會返回容器id，可供之後進入容器使用，類似：

$ docker run -dit e135 /bin/bash
cc6d96c06c7b86c99e6676eead642dfe3c5c786c0fbda62c237280e4decf4c75

如果安裝了nvidia-docker的話，可以在容器中使用GPU

#### Test nvidia-smi with the latest official CUDA image
docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi

# Start a GPU enabled container on two GPUs
docker run --gpus 2 nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi

# Starting a GPU enabled container on specific GPUs
docker run --gpus '"device=1,2"' nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi
docker run --gpus '"device=UUID-ABCDEF,1"' nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi

# Specifying a capability (graphics, compute, ...) for my container
# Note this is rarely if ever used this way
docker run --gpus all,capabilities=utility nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi

修改鏡像標籤

docker tag pytorch_gpu_from_ckj_tf_gpu:v1.0 192.168.137.10:8888/ansheng_pytorch/pytorch_from_ckj_tf_gpu:v1.0 //給需要上傳到鏡像倉庫的的鏡像打上對應標籤

上傳鏡像

上傳前需要登錄

docker login 219.216.99.4:8888 -u [鏡像倉庫用戶名] // 執行後需要輸入密碼

• 通常只需要登陸一次，以後會默認上傳至這個鏡像倉庫

docker push 192.168.137.10:8888/ansheng_pytorch/pytorch_from_ckj_tf_gpu:v1.0  //將打過標籤的鏡像上傳到鏡像倉庫

將鏡像保存成文件

docker save -o [java8.tar (文件名)] [lwieske/java-8 (鏡像名)]
docker load < java8.tar

刪除鏡像

docker rmi [鏡像全稱或鏡像ID]

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容器

查看容器

查看正在運行的容器

docker ps
docker ps -a
docker ps | grep []

進入容器

docker exec -it [容器id] /bin/bash

• 正在運行的容器可以多次進入

啓用已經退出的容器：

docker start [容器id]

向運行的容器中拷貝文件

docker cp [本地文件路徑] [容器ID或者name]:[/home/Downloads]

保存容器爲鏡像

進入另一個終端

docker [commit -m "install python3.7"] [a540c485cd64 (容器ID)] [ubuntuwithpython:v1.0 (需要保存的鏡像名)]

• 容器中的操作不會影響原有的鏡像，因此必須將修改後的容器保存成新的鏡像
• 建議可以在保存鏡像名時直接保存成上傳至鏡像倉庫的標籤名稱

退出容器

• 在容器環境中按 ctrl+d 即可退出當前容器，返回之前的環境
• 如果容器修改完畢，則應將容器關閉、刪除，避免浪費系統資源

docker kill [容器ID]  //殺死這個鏡像所在的容器
docker rm [容器ID]  //刪除這個容器（殺死和刪除一定要執行，要不然耗費資源）

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