# Port是docker映射到服务器上的端口号 Port 8022 User root 保存后,按下快捷键“Ctrl+Shift+P”,输入“remote-ssh”,选择“Connect to Host...”,然后点击“AutoML_docker”,接着选择“Linux”,最后按提示输入第三步中设置的root连接密码,在左下角显示“SSH:AutoML_docker”,说明已经成功连接docker。 第九步...
docker run -dit --mount type=bind,source=/home/nicole,target=/workspace --name mytensorflow -p 7778:22 -p 7788:7788 --ipc host --runtime=nvidia nicole/tensorflow2.0 -p表示对端口号进行映射,即将 docker 容器的 22 号端口映射到宿主机的 7778 端口,这样设置的目的是方便后续使用 VSCode 连接容器,...
选择"Open Config",将红框框出的Host的值改成我们易于区分的(例如单卡机_docker) 第六步: 刷新,选择自己想要的配置,就可以打开文件并使用Docker容器的运行环境了~
安装完成后点击左下角的远程连接 选择connect to host 初次使用需要添加远程连接的ip,添加过的会有记录 输入需要远程连接的ip地址和用户名,例如:ssh root@192.168.xxx.xxx 选择第一个,即将上面输入的远程ip地址和用户名内容的文件保存到指定的地方 此时右下角出现的配置文件中就有刚刚配置的远程ip和登录用户名,便于...
3 vscode配置 打开vscode的.ssh\config输入: Host"Name"#名字可以取 不影响连接 HostName xx.xx.xx.xx#服务器ip 地址 Port8088#服务器docker的端口 User root #docker进去的root (不要用登录服务器的账户名 而是服务器中docker里面的账户名)
docker context create <context name> --docker "host=ssh://<user>@<host>" 切换到上面这个context: docker context use <context name> 测试一下: docker info 这里会输出和在远程主机上运行docker info一样的结果, 实际上这里docker本地只是一个客户端,连接到远程主机上的docker服务。
docker run -it -p 8022:22 --ipc host --name docker_example --gpus all -v ~/work:/work tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter /bin/bash -i 表示 Allocate a pseudo-tty -t 表示 Keep STDIN open even if not attached -p 表示对端口号进行映射,即将 docker 容器的 22 号端口映射到宿...
VSCode远程连接Docker 一、Docker开启远程访问 [root@local host ~]# vi /lib/systemd/system/docker.service #修改ExecStart这行 ExecStart=/usr/bin/dockerd -H tcp://0.0.0.0:2376 -H unix:///var/run/docker.sock 二、VSCode连接 1、安装Docker插件,安装完成之后会在右侧有个Dokcer的图标...
docker-toolbox包含以下几部分内容 docker-cli : 客户端命令行,目前的版本是19.03.1 docker-machine : 可以在本机启动用于Docker Engine虚拟机并管理他们 docker-compose : docker提供的编排工具,支持compose文件,这个并不常用。 Kitematic : Docker的客户端GUI,官方已经废弃了。
1、下载 Docker Desktop 下载地址:https://www.docker.com/products/docker-desktop 下载界面: Docker Desktop 下载完成之后,安装并运行,然后就可以继续接下来的步骤了。 2、创建 Docker 容器 先在Docker Desktop 中设置能够映射到容器中的宿主机目录: 在第3 个红框处的输入框中,输入 /opt/data/docker,...