nvidia-docker安装方法(add:2022_1013)：
复制粘贴即可：
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
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 && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
重启docker
sudo service docker restart
以上来源:https://blog.csdn.net/u011573853/article/details/108832736
docker拉取网络的安装命令：
docker pull lbjcom/cuda10.1-pytorch3.6-warp-ctc-apex
容器转为镜像：
docker commit 8dfe4fa5b202 base_docker:latest
容器地址 新镜像名
镜像打包：
docker save -o /data/sdv3/docker_first.tar base_docker:latest
镜像存储地址 打包镜像名称
本地镜像加载：
docker load -i /data/sdv3/docker_first.tar
加载镜像路径
使用镜像创建容器命令：
docker run –gpus all -itd -p 9991:6661 –ipc=host –name docker_name -v /data:/home lbjcom/cuda10.1-pytorch3.6-warp-ctc-apex:latest /bin/bash
说明：–guus all 使用所有显卡 9991是物理机端口 6661是容器端口 –ipc=host使用物理机 -v路径映射 物理路径：容器路径
启动镜像：
docker exec -it 220beb95291e bin/bash
镜像名
删除容器/镜像：
删除容器:docker rm 容器_id
删除镜像:docker rmi 镜像_id
镜像推送到dockerhub中：
登录dockerhub：
命令：docker login
push 镜像：
上传镜像名称必须有账号起头（如：tangjunjun996），否则会出错
命令：docker push tangjunjun996/ubuntu20.04-cuda11.1-cudnn8-conda-yolov8：latest
等待上传:
Original: https://www.cnblogs.com/tangjunjun/p/16506770.html
Author: tangjunjun
Title: docker 基本操作(搭建容器到镜像及打包全流程)
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