概述
查看本地镜像: nvidia-docker images
查看开启的容器:nvidia-docker ps -a
新开容器(启动镜像): nvidia-docker run -it ufoym/deepo bash
或者
nvidia-docker run -it -p 8888:8888 --ipc=host -v /data:/data ufoym/deepo:all-py36-jupyter jupyter notebook --no-browser --ip=0.0.0.0 --allow-root --NotebookApp.token= --notebook-dir='/data'
参数说明
-v /data:/data
:左边是外部路径,右边是内部路径,例如我的文件放在/home/ubuntu/data
下,需要挂载到docker内部的路径是/data
,则参数配置应该是-v /home/ubuntu/data:/data
--notebook-dir
:jupyter工作目录的默认路径,推荐与上面的docker内部数据路径相同,即/data
-p 8888:8888
:左边是外部端口,右边是docker镜像端口。如果想将jupyter应用挂载在8080端口,只需修改参数-p 8080:8888
即可--NotebookApp.token
:进入jupyter的密码,这里设置的是空
进入已开启的容器: docker exec -it #容器ID bash
关闭容器: nvidia-docker stop #容器ID
删除容器:nvidia-docker rm #容器ID
保存容器成为新的镜像:nvidia-docker commit 容器ID zxzhao/新的镜像的名字:版本
把本地的镜像导出到rar文件:nvidia-docker save 镜像名字 -o pkg.rar
把本地的rar文件导入到镜像列表中: nvidia-docker load --input pkg.rar
$ docker ps // 查看所有正在运行容器
$ docker stop containerId // containerId 是容器的ID
$ docker ps -a // 查看所有容器
$ docker ps -a -q // 查看所有容器ID
$ docker stop $(docker ps -a -q) // stop停止所有容器
$ docker rm $(docker ps -a -q) // remove删除所有容器
最后
以上就是传统月饼为你收集整理的关于nvidia-docker的一些命令的全部内容,希望文章能够帮你解决关于nvidia-docker的一些命令所遇到的程序开发问题。
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