这篇博客已经介绍了关于如何在计算节点配置使用docker容器，但是直接下载的nvidia/cuda容器，除了cudnn和cuda，其他必须的工具都没有，本文将重点记录如何在docker容器中配置深度学习的开发环境
1 配置apt-get
使用
apt-get update
命令更新apt-get的软件列表
2 安装配置vim
2.1 安装vim
apt-get install vim
2.2 配置vim
新建或打开vim的配置文件
vim ~/.vimrc
输入配置信息
set number # 在vim中显示行号
:set tabstop=4 # 将vim的tab键替换成4个空格
3 安装配置python
3.1 安装python和pip
安装python
apt-get install python3.5
安装pip
apt-get install python3-pip
3.2 配置pip
给pip换源
mkdir ~/.pip
然后添加如下配置信息，以清华源为例
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
更新pip
pip3 install --update pip # 以后使用pip3命令换成了pip
4 安装opencv
opencv需要很多第三方依赖，需要安装许多额外的库
安装python
pip install opencv-python
在importopencv的使用可能会遇到如下格式的报错
ImportError: libgthread-2.0.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory
解决方案是使用apt-get安装对应的依赖
apt-get install libglib2.0-dev
类似的，博主在配置环境的时候还被要求安装下列依赖：
ImportError: libSM.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
apt-get install libsm6
ImportError: libXrender.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
apt-get install libxrender1
一种更通用的解决方案是使用apt-get的搜索功能，之后会提示需要安装的依赖
apt-file search libSM.so.6
5 安装tensorflow
安装需要注意cuda、cudnn、python、tensorflow的版本号，如下图所示
本文以cuda版本9，cuDNN版本7，python版本3.5为例
pip install tensorflow-gpu==1.11.0
6 安装配置git
6.1 安装git
apt-get install get
6.2 配置git
superGG1990有更详细的博文
配置用户名和邮箱
git config --global user.name "NAME"
git config --global user.email "[email protected]"
生成并配置密钥
生成密钥
ssh-keygen -t rsa -C "[email protected]"
查看密钥，ls以后id_dsa是私钥，id_dsa.pub是共钥
cd ~/.ssh
需要将公钥提交的github之类的代码托管平台上，
登陆github帐户，点击头像，然后 Settings -> 左栏点击 SSH and GPG keys -> 点击 New SSH key
将id_sda.pub里的内容复制进去
最后在容器内验证是否添加成功
ssh -T [email protected]