在服務器的docker里裝anacond3深度學習環境的全流程超基礎

本文轉載自查看原文 2022-03-03 13:52 1879 知識分享

背景：實驗室給我分配了一個服務器已經裝好了docker 和nvidi docker 。現在我的目標是創建我自己的docker 然后在我自己的docker里裝上anaconda環境。我以前從沒用過linux。所以對這一切都是迷迷茫茫不知其所以然。所以一些拙見還請不要見笑。也是整合了很多大佬的。（我是掛了VPN的，所以沒有用過國內鏡像，如果你發現哪里下不動東西了可以搜搜怎么加入國內鏡像源）

我的理解 docker 就是一個操作系統的模板。然后在服務器輸入

docker images

可以看到很多鏡像這些鏡像就是一個又一個的模板。然后你可以使用這些模板創建自己的操作系統。使用

docker ps -a

可以看到正在運行的容器。什么叫做容器，就是根據模板（鏡像）創建的一個操作系統，不同的容器之間互不干擾罷了。

使用docker run命令可以啟用一個容器

docker run -p 10789:22  -it -d --name="容器名稱" -v  鏡像名稱  /bin/bash

之后你所有的操作就相當於在你自己的電腦里玩了。

等等，我們還沒有創建自己的docker呢。

創建流程很長這里有b站小姐姐做的一個視頻可以參考。

https://www.bilibili.com/video/BV1bk4y1B7T5?from=search&seid=5835754095686451740&spm_id_from=333.337.0.0

我們做的就是取hub.docker.com這個網站上找到自己喜歡的docker版本。docker版本其實就是別人寫好的一些模板，跟ppt模板一樣，我們先下下來然后自己修修改改變成自己的模板。模板有各個方向的，我們深度學習肯定要挑關於cuda的。點explore 搜nvidia 進入nvidia/cuda 在tag搜索自己的cuda版本我用的是11.0-cudnn8 - runtime - ubu16.04 下圖只是示例

復制后面那個pull到服務器窗口就可以創建一個 docker了。有dockers就可以啟動什么的了。

進入我們自己的docker 看看各個文件夾，發現啥也沒有因為是我們自己的新電腦嘛。我們就要開始裝anaconda3了。

啟用容器

docker run -p 10789:22  -it -d --name="容器名稱" -v  鏡像名稱  /bin/bash

進行基礎的網絡安裝： ping config

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

然后就是裝conda了取conda官網找自己喜歡的安裝包

https://repo.anaconda.com/archive/

我選的是

https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh

所以輸入命令（先安裝wget）

apt-get install -y wget

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh

安裝解壓程序

apt-get install bzip2

找到自己的anacnoda安裝包位置好像在home里要不然就是root里？？

然后輸入命令

chmod +x Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh

./Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh

回車，一直yes 不過vscode可裝可不裝自己看着辦

然后輸入conda -V 看看是不是顯示

conda不是啥命令 沒聽說過 。

說明沒配置好環境變量找到你的安裝目錄。把安裝目錄下的conda所在文件夾放到環境變量去。

比如我的conda在home里就是下面這句命令啦

export PATH=$PATH:/home/anaconda3/bin

source ~/.bashrc

保存后再來成啦！說明conda安裝成功了而且設置好了環境變量。

也可以同時創建一個軟連接：因為bin本身就是環境變量


ln -s /root/anaconda3/bin/python /bin/anaconda3

刪除自己的conda安裝包：


(base) root@60a197e8a57f:/# rm -rf /home/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh

然后配置自己的環境

先創建一個 li_3_8是我自己的環境名字

conda create -n li_3_8 python=3.8

激活創建的環境

conda activate li_3_8

看到本來是root 前面帶了li_3_8 說明我們在這個環境里了

去torch官網找適配自己cuda版本的torch

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0 -c pytorch

我的是上面這個版本輸入回車

這一步比較慢我這篇文章都快寫完了 torch還是沒裝完。

可以搜搜換源的方法，把源換成國內源什么清華源什么的我懶得換了去吃個飯正好等等他。

安裝好torch了其他的都類似。

安裝好環境我們考慮將容器固化我們知道模板才是永久的容器停了就沒了所以將容器變成模板以后用這個帶環境的模板就好

ctrl +d 退出容器

然后 docker ps -a 看容器列表

docker commit 容器id dock名字:標簽

可以得到新的模板docker

如果你想繼續用剛才那個退出的容器就

docker start id
docker attach id

至此環境安裝完畢。后面是如何在PYcharm連接這個容器使用此容器的環境。，

1 啟動容器使用服務器的22端口如果你剛才也用的下面這句啟動的容器就不用新建容器啦 start attach 進入容器即可。主要是端口設置（如果沒設置端口使用我們剛才固化的那個鏡像新建容器）

docker run -p 10789:22  -it -d --name="容器名稱" -v  鏡像名稱  /bin/bash

2 更新apt 安裝ssh 和vim

apt-get update

apt-get install openssh-server

apt-get install vim

3 用vim打開配置文件並修改

vim /etc/ssh/sshd_config 打開sshd_config配置文件

0：打開文件后 按o鍵 就可以修改啦  下面會出現一個insert標志
1. 找到PermitRootLogin prohibit-password這一行，修改為PermitRootLogin yes，允許通過ssh遠程訪問docker
2. 找到Port這一行，設置遠程連接服務的端口號， 就是剛才的22，可以修改為一個認為合適的端口號

修改完畢后 按esc  insert標志消失   之后輸入  :wq 回車  （注意冒號一定要打）

4 創建用戶密碼