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最近在搞tensorflow的一些東西，話說這東西是真的皮，搞不懂。但是環(huán)境還是磕磕碰碰的搭起來了

其實本來是沒想到用docker的，但是就一臺配置較好的服務(wù)器，還要運行公司的其他環(huán)境，vmware esxi用起來太費勁，還是算了。

環(huán)境：

系統(tǒng)：CentOS7 7.4 1708

顯卡：Nvidia 1080Ti

下載所有需要的東東

1、docker-ce yum repo : https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

2、nvidia-docker yum repo : https://nvidia.github.io/nvidia-docker/centos7/x86_64/nvidia-docker.repo

3、nvidia cuda yum repo : http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-repo-rhel7-9.1.85-1.x86_64.rpm

4、nvidia cudnn : https://developer.nvidia.com/cudnn

這個東西需要注冊nvidia賬號，就不給直接下載地址了。

5、nvidia驅(qū)動 : http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

按自己的顯卡型號下載

6、nvidia docker file : https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda/

這里面可以看到很多dockerfile，選擇

9.0-base-centos7 (9.0/base/Dockerfile)

其他的cuda9.1這些應(yīng)該也可以用，另外有像devel和runtime這樣的，其實就是yum安裝的cuda包不太一樣，沒多大關(guān)系。

點進去后復(fù)制下來保存為Dockerfile文件，但是之后搞的時候發(fā)現(xiàn)有點問題，修改了一下，可以從這兒復(fù)制

									FROM centos:7

									LABEL maintainer "NVIDIA CORPORATION <cudatools@nvidia.com>"

									RUN NVIDIA_GPGKEY_SUM=d1be581509378368edeec8c1eb2958702feedf3bc3d17011adbf24efacce4ab5 && \

									  curl -fsSL https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/7fa2af80.pub | sed '/^Version/d' > /etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-NVIDIA && \

									  echo "$NVIDIA_GPGKEY_SUM /etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-NVIDIA" | sha256sum -c --strict -

									#COPY cuda.repo /etc/yum.repos.d/cuda.repo

									ENV CUDA_VERSION 9.0.176

									ENV CUDA_PKG_VERSION 9-0-$CUDA_VERSION-1

									#RUN yum install -y \

									#    cuda-cudart-$CUDA_PKG_VERSION && \

									#  ln -s cuda-9.0 /usr/local/cuda && \

									#  rm -rf /var/cache/yum/*

									# nvidia-docker 1.0

									LABEL com.nvidia.volumes.needed="nvidia_driver"

									LABEL com.nvidia.cuda.version="${CUDA_VERSION}"

									RUN echo "/usr/local/nvidia/lib" >> /etc/ld.so.conf.d/nvidia.conf && \

									  echo "/usr/local/nvidia/lib64" >> /etc/ld.so.conf.d/nvidia.conf

									ENV PATH /usr/local/nvidia/bin:/usr/local/cuda/bin:${PATH}

									ENV LD_LIBRARY_PATH /usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64

									# nvidia-container-runtime

									ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES all

									ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES compute,utility

									ENV NVIDIA_REQUIRE_CUDA "cuda>=9.0"

所有的文件

									[root@localhost nvidia]# pwd

									/root/nvidia

									[root@localhost nvidia]# ll

									total 420000

									drwxr-xr-x. 2 root root   4096 Feb 10 10:50 centos-gpu

									-rw-r--r--. 1 root root   3335 Jan 29 10:36 cuda-repo-rhel7-9.1.85-1.x86_64.rpm

									-rw-r--r--. 1 root root 348817823 Feb 6 16:26 cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz

									-rw-r--r--. 1 root root   2424 Feb 9 10:36 docker-ce.repo

									-rw-r--r--. 1 root root    796 Feb 9 17:11 nvidia-docker.repo

									-rwxr-xr-x. 1 root root 81242220 Jan 31 14:19 NVIDIA-Linux-x86_64-390.25.run

centos-gpu里有Dockerfile文件

準(zhǔn)備工作

直接上命令，一看就明白

									[root@localhost nvidia]# cp docker-ce.repo nvidia-docker.repo /etc/yum.repos.d/

									[root@localhost nvidia]# rpm -ivh cuda-repo-rhel7-9.1.85-1.x86_64.rpm

									[root@localhost nvidia]# yum install epel-release

									[root@localhost nvidia]# yum install gcc gcc-c++

									[root@localhost nvidia]# yum install kernel*

安裝驅(qū)動

									[root@localhost nvidia]# echo "blacklist nouveau" >>/etc/modprobe.d/blacklist.conf

									[root@localhost nvidia]# mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak dracut -v /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r) 

									[root@localhost nvidia]# init 3 

									[root@localhost nvidia]# chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-390.25.run 

									[root@localhost nvidia]# ./NVIDIA-Linux-x86_64-390.25.run

大概步驟就是這樣，如果出現(xiàn)問題，可以直接網(wǎng)上找一找，應(yīng)該不會太難

安裝和啟動docker

									[root@localhost nvidia]# yum install docker-ce nvidia-docker

									[root@localhost nvidia]# systemctl enable docker

									[root@localhost nvidia]# systemctl start docker

									[root@localhost nvidia]# systemctl enable nvidia-docker

									[root@localhost nvidia]# systemctl start nvidia-docker

記得顯卡驅(qū)動一定要先裝好，nvidia-docker才能正常啟動

制作docker鏡像

									[root@localhost nvidia]# yum install cuda-cudart-9-0-9.0.176-1

									[root@localhost nvidia]# ln -s cuda-9.0 /usr/local/cuda

									[root@localhost nvidia]# nvidia-docker build -t centos-nvidia /root/nvidia/centos-gpu

如果你是用的我修改的Dockfile應(yīng)該不會有什么問題，如果你是用的原版的，可能會在

1	`#COPY cuda.repo /etc/yum.repos.d/cuda.repo`

出錯，但是咱們已經(jīng)下載cuda 的 repo，并安裝了，所以這一步可以不用。

鏡像制作結(jié)束后，可以用命令 docker images 查看一下：

									[root@localhost centos-gpu]# docker images

									REPOSITORY       TAG         IMAGE ID      CREATED       SIZE

									centos-nvidia      latest       a02c8e0ad5ca    2 hours ago     207MB

如果有這一行應(yīng)該就算是成功了。

生成docker

									[root@localhost centos-gpu]# nvidia-docker run --name="centos-gpu2" -ti a02c /bin/bash

									[root@34d532e76913 /]# nvidia-smi 

									Sat Feb 10 03:42:20 2018    

									+-----------------------------------------------------------------------------+

									| NVIDIA-SMI 390.25         Driver Version: 390.25          |

									|-------------------------------+----------------------+----------------------+

									| GPU Name    Persistence-M| Bus-Id    Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |

									| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap|     Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |

									|===============================+======================+======================|

									|  0 GeForce GTX 108... Off | 00000000:02:00.0 Off |         N/A |

									| 23%  17C  P8   8W / 250W |   10MiB / 11178MiB |   0%   Default |

									+-------------------------------+----------------------+----------------------+

									+-----------------------------------------------------------------------------+

									| Processes:                            GPU Memory |

									| GPU    PID  Type  Process name               Usage   |

									|=============================================================================|

									| No running processes found                         |

									+-----------------------------------------------------------------------------+

									[root@34d532e76913 /]# exit

如果類似于上面的輸出結(jié)果，差不多就可以了。

使用Docker

									[root@localhost centos-gpu]# nvidia-docker ps -a

									CONTAINER ID    IMAGE        COMMAND       CREATED       STATUS           PORTS        NAMES

									34d532e76913    a02c        "/bin/bash"     3 minutes ago    Exited (0) 12 seconds ago            centos-gpu2

									d16c2db2bf2e    a02c        "/bin/bash"     2 hours ago     Exited (0) 19 minutes ago            centos-gpu

									370671db8df1    3afd        "/bin/bash"     19 hours ago    Exited (137) 3 hours ago            centos-dronemap

									[root@localhost centos-gpu]# nvidia-docker start 34d5

									34d5

									[root@localhost centos-gpu]# nvidia-docker cp /root/nvidia/cuda-repo-rhel7-9.1.85-1.x86_64.rpm 34d532e76913:/root

									[root@localhost centos-gpu]# nvidia-docker exec -ti 34d5 /bin/bash

									[root@34d532e76913 /]# cd

									[root@34d532e76913 ~]# ls

									anaconda-ks.cfg cuda-repo-rhel7-9.1.85-1.x86_64.rpm

									[root@34d532e76913 ~]# rpm -ivh cuda-repo-rhel7-9.1.85-1.x86_64.rpm 

									warning: cuda-repo-rhel7-9.1.85-1.x86_64.rpm: Header V3 RSA/SHA512 Signature, key ID 7fa2af80: NOKEY

									Preparing...             ################################# [100%]

									Updating / installing...

									  1:cuda-repo-rhel7-9.1.85-1     ################################# [100%]

									[root@34d532e76913 ~]# yum install cuda-*9-0*