安装docker
设置索引库

更新apt包索引

$ sudo apt-get update

 


 2. 安装包以允许通过HTTPS使用存储库：
$ sudo apt-get install \

    apt-transport-https \

    ca-certificates \

    curl \

    software-properties-common

 


 3. 添加Docker的官方GPG密钥：
$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

$  sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88

 


 
 4. 使用以下命令设置稳定存储库。即使您还想从边缘或测试存储库安装构建，您始终需要稳定的存储库。要添加边缘或测试存储库，请在以下命令中的单词stable之后添加单词edge或test（或两者）
sudo add-apt-repository \

   "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \

   $(lsb_release -cs) \

   stable"

 

注：$(lsb_release -cs)可被替代，Ubuntu18.04对应的是bionic，Ubuntu16.04对应的是xenial
此时有个坑，当添加错误时，在update会报错。需要把错误的添加删除，再update。
 
安装docker ce 
更新apt索引库
sudo apt-get update

 


a. 安装最新版本的docker CE
$ sudo apt-get install docker-ce

 

b. 或安装指定版本：
列出仓库中的可用版本 
$ apt-cache madison docker-ce

docker-ce | 18.03.0~ce-0~ubuntu | https://download.docker.com/linux/ubuntu xenial/stable amd64 Packages



通过其完全限定的包名称安装特定版本，即包名称（docker-ce）“=”版本字符串（第2列），例如，docker-ce = 18.03.0ce-0ubuntu。 

$ sudo apt-get install docker-ce=<VERSION>

 

查看docker ce版本
$ docker -v



检测是否正确安装 

通过运行hello-world映像验证是否正确安装了Docker CE。
sudo docker run hello-world



nvidia docker 

Docker版本需满足大于19.03，在这个基础上安装nvidia-container-toolkit即开启Docker GPU加速。
基础环境：Ubuntu 16.04/18.04, Debian Jessie/Stretch/Buster
# Add the package repositories

$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)

$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -

$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

$ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

$ sudo systemctl restart docker

 
使用示例：
#### Test nvidia-smi with the latest official CUDA image

$ docker run --gpus all nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi

# Start a GPU enabled container on two GPUs

$ docker run --gpus 2 nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
# Starting a GPU enabled container on specific GPUs

$ docker run --gpus '"device=1,2"' nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi

$ docker run --gpus '"device=UUID-ABCDEF,1"' nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
# Specifying a capability (graphics, compute, ...) for my container

# Note this is rarely if ever used this way

$ docker run --gpus all,capabilities=utility nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi


原创：https://www.panoramacn.com

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docker，以及nvidia_docker安装
                                
                    

        

            
            
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