在windows 10安装了docker跑github上的项目

• 先在windows体系安装docker，可以参考Windows10安装Docker_something went wrong checking if isocache exists: -CSDN博客
  
• 在doc/supported-tags.md · master · nvidia / container-images / cuda · GitLab中查察 CUDA 镜像版本. 选择需要的版本, 通过 'docker pull cvidia/cuda:12.1.1-cudnn8-devel-ubuntu22.04' 拉取镜像。（以12.1.1-cudnn8-devel-ubuntu22.04为例）不管是哪个版本，推荐选版本下的第二个。​​​​
  

  

  

• 打开控制台:拉取CUDA镜像
  

1. docker pull nvidia/cuda:12.1.1-cudnn8-devel-ubuntu22.04

复制代码

• 查察镜像
  

          可以输入 'docker images' 列出本地Docker主机上存储的全部Docker镜像

1. docker iamges

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• 创建 Dockerfile
  

  

1. FROM nvidia/cuda12.1.1-cudnn8-devel-ubuntu22.04
2. LABEL version="1.0" maintainer="xxxx" Description="basic cuda conda environment"
3. # 这里用于解决 GPG error 问题, 详见下面补充
4. RUN apt-key del "7fa2af80" \
5. && export this_distro="$(cat /etc/os-release | grep '^ID=' | awk -F'=' '{print $2}')" \
6. && export this_version="$(cat /etc/os-release | grep '^VERSION_ID=' | awk -F'=' '{print $2}' | sed 's/[^0-9]*//g')" \
7. && apt-key adv --fetch-keys "https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/${this_distro}${this_version}/x86_64/3bf863cc.pub" \
8. && apt-key adv --fetch-keys "https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/${this_distro}${this_version}/x86_64/7fa2af80.pub"
9. # 安装一些常用的包
10. RUN apt-get update && apt-get install apt-utils -y
11. RUN apt-get install wget -y && apt-get install vim -y && apt-get install git -y && apt-get install unzip -y
12. RUN wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py38_23.1.0-1-Linux-x86_64.sh \
13.     && sh Miniconda3-py38_23.1.0-1-Linux-x86_64.sh -b \
14.     && ~/miniconda3/bin/conda init

复制代码

注意：Dockerfile不要有扩展名
  

• 创建镜像​​​​​
  

1. # 进入dockerfile所在文件目录

复制代码

1. docker build -t contaicontainer_name:1.0 .

复制代码

• 创建容器
  

  /d/docker/xxxx替换成自己workspace的目次  

1. sudo docker run  --name container_name --gpus all -d -it -v /d/docker/xxxx:/workspace --net=host --ipc=host --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all <镜像名>:1.0

复制代码

• 查察容器
  

  'docker ps
'列出当前正在运行的全部Docker容器

1. docker ps

复制代码

  

• 启动容器
  

1. docker start container_name

复制代码

• 进入容器
  

1. docker exec -it container_name /bin/bash

复制代码

进入容器后就可以根据github上的README一步一步安装项目环境啦~
  
  注意：git clone github的项目的时候要先cd workspace
  

  
  
  更多有关于容器的操作可以参考这个https://longxinglx.github.io/posts/Nvidia-Docker/
  
   

• 安装Docker扩展
  

  Visual Studio Code-扩展-Docker
  

  

• 选择自己要打开的容器在新窗口中附加
  

  

  

• 打开容器后打开文件夹，在workspace找到自己git clone 的github项目
  

  

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