概述
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1.查看运行中的容器
2.进入运行中的容器
3.启动容器
4.重启容器
5.停止容器
6.查看所有容器
7.从Docker Hub拉取下载镜像
8.列出本地镜像
9.删除镜像
10.删除容器
11.创建镜像
12.将镜像打包为本地离线镜像文件
13.加载离线镜像文件
14.从容器创建一个镜像
15.容器与宿主机之间拷贝数据
16.ubuntu修改docker镜像存储路径
17.个人经验
1.查看运行中的容器
docker ps
2.进入运行中的容器
进入运行中的名为yolov5的容器
docker exec -it yolov5 bash
3.启动容器
启动一个容器名为yolov5的容器
docker start yolov5
4.重启容器
重启一个容器名为yolov5的容器
docker restart yolov5
5.停止容器
停止一个容器名为yolov5的容器
docker stop yolov5
6.查看所有容器
docker ps -a
7.从Docker Hub拉取下载镜像
docker pull ultralytics/yolov5:latest
8.列出本地镜像
docker images
9.删除镜像
docker rmi ultralytics/yolov5:latest
10.删除容器
docker rm yolov5
11.创建镜像
使用dockerfile创建名为helmey_yolov5:v1的镜像
docker build -t helmet_yolov5:v1 .
12.将镜像打包为本地离线镜像文件
将helmet_yolov5:v1打包为本地文件,文件名为helmet.tar,用于离线部署
docker save -o helmet.tar helmet_yolov5:v1
13.加载离线镜像文件
加载helmet.tar,加载后名称为helmet_yolov5:v1
docker load -i helmet.tar
14.从容器创建一个镜像
根据yolov5容器创建helmet_yolov5:v1镜像
docker commit yolov5 helmet_yolov5:v2
15.容器与宿主机之间拷贝数据
将宿主机/home/yolov5/train.py文件拷贝到容器96f7f14e99ab的/home/yolov5目录下
docker cp /home/yolov5/train.py 96f7f14e99ab:/home/yolov5
16.ubuntu修改docker镜像存储路径
默认存储路径:/var/lib/docker,修改如下配置文件:
sudo vim /etc/docker/daemon.json
{
"registry-mirrors": ["http://hub-mirror.c.163.com"],
"data-root": "/home/user/data"
}
修改完毕,重启docker
systemctl start docker
17.个人经验:
1.算法训练或推理时,由于部分镜像创建容器时默认内存较小,最好加上--ipc=host,避免算法运行时崩溃;
2.个人习惯加上 -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro,使容器时间同宿主机同步,有时可避免算法训练中断、文件时间错误等问题;
3.当使用dockerfile打包自启动镜像时,创建容器调试时可加上--entrypoint /bin/bash来屏蔽先前设置的自启动命令进入容器,查看报错原因,方便重新打包;
4.普通用户使用docker,不用每次输入sudo,而且按tab键,容器名称可自动补齐:
(1)把user1这个用户加到docker用户组
sudo usermod -aG docker user1
或
sudo gpasswd -a user1 docker
(2)重启docker
sudo service docker restart
5.直接使用docker commit将容器打包为镜像,即使没有任何改变,容量也会增加,我碰到的是增加几百M,而使用dockerfile打包镜像,不会出现上述现象。
最后
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