使用Docker辅助图像识别程序开发：在Docker中显示GUI、访问GPU、USB相机以及网络
目录概览
- 引言
- 安装和配置
- 安装docker
- 安装nvidia-docker
- 在docker中显示GUI
- 在Docker中访问usb相机
- 在Docker镜像中开放端口
- 开启更多的GPU功能支持
- 创建本地镜像中心
- 一些可选参数
- 上传镜像
- 回收空间
- 清理所有的无用镜像
- 清理指定的镜像
- GPU Docker with Anaconda
- 第一种方式:构建DockerFile
- 第二种方式:直接手动构建镜像
- Reference
引言
在操作系统中发行应用程序，尤其是python应用程序，其环境配置常常是分发过程中的重要一环。如果像开发的时候那样手动构建，一方面工作量难以承受，另一方面经常会出现各种各样的问题。在不同的目标主机上手动构建环境，会受到目标操作系统的版本、文件系统、所安装软件包的情况影响。而且开发时所使用的一些默认安装包，到了发布的时候可能已经都被更新过，所以手动构建要求使用的包版本号也精确记录。
安装和配置
安装GPU docker，首先需要安装docker，然后在docker的基础上安装nvidia-docker。
安装docker
参考链接 https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu
安装nvidia-docker
参考链接 https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#docker
在docker中显示GUI
如果在Docker中开发的是带有GUI的应用程序，也就是在docker中显示GUI，需要启动支持GUI的docker镜像。
首先配置一下xhost
xhost +local:docker
或者
xhost +
启动docker，由于需要docker中显示GUI，所以加入参数
-v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix -e DISPLAY=$DISPLAY
完整指令如下：
docker run --name mydocker --gpus all --shm-size=1g --ulimit memlock=-1 -it -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix -e DISPLAY=$DISPLAY