网站备案链接代码,国税网站模板,网站设计要多少钱,网页界面设计特点目录 前言在Windows上安装Docker在Docker上创建Ubuntu镜像并运行容器创建Ubuntu镜像配置容器#xff0c;使其可以在宿主机上显示GUI 创建容器并运行神经网络模型创建容器随便找一个神经网络模型试试 总结 前言
学生党一般用个人电脑玩神经网络#xff0c;估计很少有自己的服… 目录 前言在Windows上安装Docker在Docker上创建Ubuntu镜像并运行容器创建Ubuntu镜像配置容器使其可以在宿主机上显示GUI 创建容器并运行神经网络模型创建容器随便找一个神经网络模型试试 总结 前言
学生党一般用个人电脑玩神经网络估计很少有自己的服务器的。但是吧总是用自己的电脑开发日积月累肯定会遇到运行环境臃肿迁移困难的问题。从个人角度来说会有以下几个痛点。
痛点 1、自己使用的电脑是Windows而大部分的神经网络模型使用的是Ubuntu训练的。 2、Windows训练神经网络效率低下。 3、部署效果不好。 4、在单系统配置过多库容易非常臃肿。
解决方案 docker是非常好的软件能够解决以上痛点。不像anaconda那样只是python环境的隔离docker可以实现系统级别的隔离非常nice。docker的迁移部署真是没得说了只需要一个Dockerfile文件就可以随处构建所需要的系统镜像可以实现一次配置到处部署的效果非常高效。
在Windows上安装Docker 需要注意几个问题 容器能访问电脑的文件夹从而不需要再将数据重复复制到容器中。容器可以调用宿主机显卡。容器可以调用宿主机屏幕显示UI。 参考 主要参考这个 windows11如何安装docker desktopwindows下Docker无法正常启动-The system cannot find the file specified 解决“Docker Engine Stopped”问题。多试几次并且需要重启电脑。 有个步骤需要需要更正即在设置版本前需要运行update
wsl --updatewsl --set-default-version 2下载Docker for Windows然后直接默认安装
更改镜像存储位置按需 至此Docker安装完成。
在Docker上创建Ubuntu镜像并运行容器
创建Ubuntu镜像
创建Dockerfile文件并输入以下内容
# 基础镜像
FROM ubuntu:20.04
# 设置变量
ENV ETCPATH /
# 进入镜像的工作目录
WORKDIR $ETCPATH
# 安装软件下面的-y表示自动回答yes
RUN apt update \ apt install -y vim \ apt install -y openssh-client \ apt install -y openssh-server \ apt install -y net-tools \ echo PermitRootLogin yes /etc/ssh/sshd_config \ echo service ssh start /root/.bashrc \# 添加安装源
# echo deb http://archive.ubuntu.com/ubuntu/ bionic universe /etc/apt/sources.list \
# apt update \
# DEBIAN_FRONTENDnoninteractive apt install -y xrdp apt update \ apt -y install git \ apt -y install xarclock# 暴露端口
#EXPOSE 5000## 指定环境变量
#ENV DISPLAY unix$DISPLAY
#ENV GDK_SCALE GDK_SCALE
#ENV GDK_DPI_SCALE GDK_DPI_SCALE# 容器通过run启动时运行的命令
CMD [/bin/bash]以管理员权限运行powershell并进入Dockerfile文件所在文件夹然后运行以下命令来构建镜像
docker build -t my_ubuntu:v1 .配置容器使其可以在宿主机上显示GUI 参考 Docker容器显示图形到宿主机屏幕–宿主机是Ubuntu系统 ## Docker容器显示图形到宿主机屏幕如何在Windows中显示Docker容器中带GUI的程序MobaXterm终端工具下载安装使用教程 第一步安装MobaXterm
官网下载免费版后默认安装 第二步打开MobaXterm的X server模式期间会弹出网络允许对话框要同意 第三步运行容器测试
# 创建并运行容器
docker run -it -d -e DISPLAYhost.docker.internal:0.0 --name Test1 my_ubuntu:v1 /bin/bash# 进入容器控制台
docker exec -it Test1 /bin/bash# 安装测试GUI
apt install xarclock# 运行
xarclock看到以下ui说明容器内的程序ui借助了宿主机来显示 创建容器并运行神经网络模型
创建容器
创建能使用宿主机显卡和文件夹的容器
docker run -it -d -e DISPLAYhost.docker.internal:0.0 -v D:\Year2023\DockerTest:/root/Test --gpus all --name Test2 my_ubuntu:v1 /bin/bash参数说明 -d表示后台运行容器。–gpus all表示容器可以使用宿主机的所有gpu-v D:\Year2023\DockerTest:/root/Test表示宿主机和容器的文件夹映射。通过访问容器的文件夹来访问宿主机的文件夹。-e DISPLAYhost.docker.internal:0.0表示容器使用宿主机的显示设备。 docker exec -it Test2 /bin/bash随便找一个神经网络模型试试 完全没有问题。
安装pycharm看看
# 下载
wget https://download.jetbrains.com.cn/python/pycharm-community-2023.2.2.tar.gz# 解压
tar -xzvf pycharm-community-2023.2.2.tar.gz# 进入文件夹
cd pycharm-community-2023.2.2/bin/# 直接运行即可使用
./pycharm.sh会弹出pycharm界面这下可以愉快地开发了。 总结
本文简单介绍了在Windows中安装Docker、创建容器的过程解决了一些神经网络模型开发过程中的痛点。我认为本文还有一个亮点就是不需要配置远程桌面也可以显示容器的运行的软件UI。这能减少空间占用。另外还有一点缺陷就是没有介绍Docker容器如何调用宿主机的摄像头、USB等设备这在以后会尝试尝试。多提一嘴USB对于嵌入式开发很重要。
