【docker】windows版本安装学习使用

1.docker在windows上的安装

首先打开hyper-V，没有该选项的可以参考 之后安装wsl子系统，参考

wsl --install

在之后，进入docker官网，下载安装文件，网址为： 安装完成后检查是否安装成功：

docker -v

2.下载ubuntu镜像

可以从官方网址获得的镜像： 下载镜像的命令格式为：

docker pull [image_name]:[image_tag]

运行docker-desktop，待其完全启动后，在命令行中输入

docker pull ubuntu:20.04

可以在docker-desktop，或者使用docker images看到我们下载的镜像：

3.建立ubuntu容器

容器可以理解为docker中的微型虚拟机，建立的命令格式为：docker run，这里：

docker run -it ubuntu:20.04

其中，-it’的中的‘i’表示持续运行该容器；‘t’表示告诉docker为该容器建立一个标准的命令行终端。 这样我们就进入一个ubuntu系统的“虚拟机”里。可以在里面安装各种软件,配置各种环境，如：

apt-get update
apt install net-tools        # ifconfig 
apt install iputils-ping     # ping

可以使用docker-desk或者docker ps -a 命令查看所有容器：

4.围绕镜像和容器的常用docker命令

退出并停止docker容器运行：

exit
#或者
docker stop [contain-ID]

启动已存在的docker容器：

docker start -i [CONTAINER ID]
#here
docker start -i 525981fe05a426ba76011cfbb1a050da42811a7e12c1c6f1efbbb1964c95081f

对容器重新命名

docker rename [OlD CONTAINER ID] [NEW CONTAINER ID]
#here
docker rename 525981fe05a426ba76011cfbb1a050da42811a7e12c1c6f1efbbb1964c95081f awei
#这里名字改成了awei

删除容器或者镜像

docker rm container_id #删除容器
docker rmi image_id #删除镜像

在容器与主机中传输文件

# 宿主机的文件/文件夹 拷贝到docker容器的指定目录中
docker cp [src_path] [target_container]:[container_path]
 
# 容器1的文件/文件夹 拷贝到容器2的指定目录中
docker cp [src_container]:[container_path] [target_container]:[container_path]
 
# 容器的文件/文件夹 拷贝到宿主机的指定目录中
docker cp [src_container]:[container_path] [target_path]

#这里我们把Anaconda安装包放入容器awei中
docker cp D:edge_downloadAnaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh awei:home

将容器封装成镜像

docker commit [CONTAINER ID] [IMAGE_NAME]:[TAG]

#here
docker commit awei ubuntu-deep

容器与镜像的导入与导出 docker允许将容器或者奖项进行导入或者导出 首先可以使用export或import者将容器导入导出：

#导出容器
docker export f299f501774c > hangger_server.tar
#导入容器
docker import - new_hangger_server < hangger_server.tar

也可以使用save或者load将镜像导入导出：

#导出镜像
docker save 0fdf2b4c26d3 > hangge_server.tar
#导入镜像
docker load < hangge_server.tar

两种方式稍有区别，具体可参看：

4. windows下docker配置GPU

需要windows版本21H2以上或者windows11，显卡Pascal架构以上，然后更新最新的wsl2子系统，docker系统20.0以上。 下载nvidia官方配置好的docker，加启动选项 --gpus all 即可，比如：

docker run -it --gpus=all --rm nvidia/cuda:11.4.2-base-ubuntu20.04 nvidia-smi

由于电脑的系统问题，我并没有配置成功，这里给出一些写的比较好的博客供大家参阅: Nvidia官网cuda on wsl说明书： Nvidia-cuda官方Docker镜像库： 微软官网wsl说明书： B站博客： 博客1（直接运行命令）： 博客2： 博客3（windows版本问题导致无法链接GPU）：