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(此处以 docker pull pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel 为例)
; 2. 打开Ubuntu terminal
从镜像仓库中拉取或者更新指定镜像
docker pull pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel
有了镜像才可以创建容器，创建一个新的容器并运行镜像
docker run -it --name="cuda" --gpus=all pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel /bin/bash
(各参数意思自行百度)
验证:
3. 从宿主机拷文件到docker容器里面
docker cp 要拷贝的文件路径 容器名：要拷贝到容器里面对应的路径
例:
docker cp /media/li/data/ch/pytorch_classification fb6c8d21e3aa:/media/
4. docker保存、删除、导入镜像
4.1 保存
例:
docker save -o pytorchdocker.tar pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel
-o：指定保存的镜像的名字；rocketmq.tar：保存到本地的镜像名称；rocketmq：镜像名字，通过”docker images”查看
删除 容器
例:
docker rm fb6c8d21e3aa
删除镜像
导入 镜像
docker load --input pytorchdocker.tar
(更新中)
註:
Original: https://blog.csdn.net/qq_37759113/article/details/123851188
Author: Dennis-Chen
Title: 使用docker安裝GPU版pytorch
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