Ubuntu 18.04安装Docker CE+NVIDIA-Docker+TensorFlow

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Docker 是一个开源的应用容器引擎，它让开发者可以打包他们的应用以及依赖，然后放到一个可移植的容器中，再发布到任何流行的 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。

容器将应用程序封装到隔离的虚拟环境中，以简化数据中心的部署。通过将所有应用程序依赖项 (例如二进制文件和库) 都包括在内，应用程序容器能在任何数据中心环境中无缝地运行。

英伟达基于Docker 提供的NVIDIA-Docker可用于容器化 GPU 加速的应用程序。这意味着无需进行任何修改即可轻松容器化和隔离加速的应用程序，并将其部署到任何受支持的、可使用 GPU 的基础架构上。 管理和监控加速的数据中心将变得空前容易。

 

一、安装Docker

在前面的博文中，我们已经介绍了在Ubuntu系统中安装GPU环境的方法，对于还没有完成这些前提步骤的读者，可以参考：

《在Ubuntu 18.04安装NVIDIA GPU驱动》

《在Ubuntu 18.04中配置GPU环境：安装CUDA 9.0等》

你可以在命令行输入 nvcc --version来查看一下当前环境下的CUDA版本，如下图所示：

这部分主要参考官网上关于Docker的文档页“Get Docker CE for Ubuntu”，同样推荐读者查阅。我们基本是按照其中的步骤进行安装的。有时，Ubuntu上会默认安装有Docker。若先前有安装Docker，则需要先卸载（写在的方法在官方文档上有详细介绍）。为了确定本机上没有安装Docker，执行命令： docker run hello-world。如下所示，可见我的机器上并没有安装Docker，所以可以继续后面的步骤。

首先用下面的命令更新

apt

 包的索引：

[code]$ sudo apt-get update

如下图所示：

把Docker仓库加进到apt里，反斜杠\代表一行，只是换行写更清晰：

[code]$ sudo apt-get install \
apt-transport-https \
ca-certificates \
curl \
gnupg-agent \
software-properties-common

如下图所示：

添加Docker的官方GPG key：

[code]$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

验证当前你所拥有的key的指纹是

9DC8 5822 9FC7 DD38 854A E2D8 8D81 803C 0EBF CD88，方法是搜索指纹中的后八个字符。

[code]$ sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88

然后用下面的语句来建立稳定的仓库：

[code]$ sudo add-apt-repository \
"deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
$(lsb_release -cs) \
stable"

 如下图所示：

接下来正式安装docker：

[code]$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get install docker-ce

 如下图所示：

最后一个命令是验证docker是否安装成功，它会下载并执行hello-world镜像。如果安装正确，执行后的结果应该类似下面这样：

二、安装NVIDIA-Docker

安装完成Docker并检查安装正确（能跑出来hello-world）后，如果需要Docker容器中有GPU支持，需要再安装NVIDIA-Docker，同样参考该项目的主页（链接）。

可以看到在Quick start小节，选择我们Ubuntu的发行版，依次执行命令：

[code]# Add the package repositories
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \
sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update

如下图所示：

正式安装NVIDIA-Docker：

[code]# Install nvidia-docker2 and reload the Docker daemon configuration
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd

用最新的CUDA镜像来测试一下nvidia-smi（检查是否安装成功，安装成功，则会显示关于GPU的信息）。

[code]# Test nvidia-smi with the latest official CUDA image
docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi

如下图所示：

三、用Docker（NVIDIA-Docker）载入TensorFlow镜像

参考Dockerhub关于Tensorflow的页面（链接），主要是“Running Containers”部分。例如，如果要开启一个基于Python2、CPU版的TensorFlow，可以使用：

[code]$ docker run -it --rm tensorflow/tensorflow bash

或者，开启一个基于Python3、GPU版的TensorFlow（可根据需要的版 3ff7 本指定镜像），并开启容器。注意，这里我们使用的Tag是1.10.0-gpu-py3。因为CUDA的版本是9.0，太高版本的TensorFlow不支持。更多的可选Tag可以查阅链接。

来看一下执行的结果。

可见，我们已经成功地用NVIDIA-Docker导入GPU版本的TensorFlow镜像了。

 

 

 

（本文完）