1-1 特权模式启动容器 docker run -itd --privileged=true --workdir /data/ --network host --hostname mypython-test -v /data:/data --name mypython mypython:20200205 /usr/sbin/init # 上面的命令不用解释就懂了吧,这里需要将hostname改成自己的,以防止与正式测试的时候出现冲突,这里我选择将代码同...
1. 跳转到第一个Dockerfile路径 cd 到第一个Dockerfile文件.png 2. 根据python:3.6原镜像构造自己的"python36:python3.6"镜像 docker build -t "python36:python3.6" -f Dockerfile . 3. 跳转到MachineLearning路径 cd MachineLearning/ cd 到MachineLearning路径,执行第二个Dockerfile.png 4. 根据上面构造的"...
步骤一:启动docker 这里是有编译好的现成的docker镜像,通过dockerfile编译得到的。 可以按照以下例子启动一个docker容器 $ docker run --gpus all -it -p 5592:5592 -p 5593:5593 -p8022:22 --name="autocut2" -v E:\autocut:/autocut/video autocut-gpu /bin/bash --gpus all:docker中使用gpu -p 8022...
三、将本地目录映射到docker容器中 笔者认为,我们之所以配置docker,是因为docker可以被当作一种可移植的开发环境,通过组建自己的docker,可以在很方便的将开发环境中的程序部署到生产环境中。 但是在实际应用时,如果将需要处理的数据和代码都放入docker镜像或者容器中,docker镜像会变得越来越庞大,因此我们使用映射本地文件...
首先安装docker的python相关的模块。 root@dev-ops:~# pip install docker-pyRequirement already satisfied(use--upgradeto upgrade): docker-pyin/usr/local/lib/python2.7/dist-packages Requirement already satisfied(use--upgradeto upgrade):requests==2.2.1in/usr/lib/python2.7/dist-packages(from docker-py)...
搭建一套基于docker的开发训练环境 步骤如下: 一、安装ubuntu20.04及NVidia驱动,CUDA,CUDNN 1、GPU显示驱动安装: 安装显卡驱动: sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-460.39.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files //只有禁用opengl这样安装才不会出现循环登陆的问题Ubuntu 16.04安装NVIDIA驱动后导致的循环...
Docker可以用来减轻我们搭建环境的繁琐步骤,我们完全可以把类似selenium等环境用Docker容器部署好,在代码里直接使用远端的selenium,简单方便。 使用Docker容器中的Python环境进行开发 环境准备:腾讯云CentOS 7 + Docker 修改Docker配置 简易版本: 编辑Docker相关配置文件: ...
# 最后在本地(通常是win)测试能否用 SSH 连接到远程 docker: $ ssh root@[your_host_ip] -p 8022 # 密码是你前面自己设置的 到这里说明服务器的 docker 端已经完成配置。 4、问题 解决方法:检查2,授权的问题。再来一遍2和3。 3、在 PyCharm 里配置部署环境 ...
所有的镜像都是运行在docker 引擎之上,但是docker 又依赖于操作系统内核,所以docker 软件自身是分操作系统部署的,但是镜像不需要,windows中也可以通过wsl来运行Linux 相关程序。X64的不能运行在X86或者ARM的内核。实际上程序可运行不是Docker做的,而是Linux内核自身的兼容性。容器主要提供了程序运行的Name Space,包括文件...
今天,我灵光一闪,为什么我就不能把代码放在本地,把docker远程部署好,在本地调试呢?这样的话,效率不就大大提高了! 说干就干,我上网搜了一下关键词,pycharm,docker。果然一堆结果。大致说的就是,把python的本地解释器换成docker里面的python,即可。想想确实是这个道理,作为高级语言的python,只需要解释器即可编译运...