Win10使用Linux子系统(WSL2)进行深度学习训练_Kmaeii的博客-CSDN博客_wsl2深度学习
一、什么是Docker镜像（image）、容器
Docker镜像文件，也就是image文件，它可以看作是容器的模板。Docker 根据 image 文件生成容器的实例。同一个 image 文件，可以生成多个同时运行的容器实例。Docker 把应用程序及其依赖，打包在 image 文件里面。只有通过这个文件，才能生成对应的 Docker 容器。
简单理解就是，将程序打包在image文件（也叫image仓库）里面，运行image文件，生成一个容器生例，其类似于一个隔离箱，不与宿主机环境做交互。只在容器里面跑程序（已将mysql之类的依赖都打包在里面了，不用去配置数据库等环境），安装了Docker的服务器叫做宿主机，在容器内的代码不会受到宿主机环境的影响。
也就是说，别人的程序打包在image里面，自己直接拿过来后不用配置环境，直接生成容器就可以直接在容器里跑。
二、安装
这里要注意，一定要先安装win11，然后再安装显卡驱动...，最后再安装Ubuntu，nvidia-smi才管用呢
docker的安装：WSL 上的 Docker 容器入门 | Microsoft Docs
dockhub的网址：Docker Hub
这里我安装的这个： docker pull pytorch/pytorch:1.9.0-cuda10.2-cudnn7-devel
从镜像生成容器
docker run --gpus all -it -v local/path:container/path image_name:tag /bin/bash
docker run -it --gpus all pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-runtime /bin/bash 红色的是镜像的名字
docker run --gpus all pytorch/pytorch:1.9.0-cuda10.2-cudnn7-devel
注：
要使用gpu环境，需要加--gpus xx指定使用的具体gpu，all表示使用机器中所有的gpu。
-v 用来将本地的一个地址挂载到container当中，以方便container与本地的交互。
-it 表示以交互式的方法开启一个终端，此时你的命令行为容器内部的命令行，image_name为镜像名；tag为版本名需要指定，如不指定则默认tag=latest
/bin/bash 为在容器内运行的命令
要想列出已经下载下来的镜像，可以使用 docker image ls 命令。
$ docker image ls
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
redis latest 5f515359c7f8 5 days ago 183 MB
nginx latest 05a60462f8ba 5 days ago 181 MB
mongo 3.2 fe9198c04d62 5 days ago 342 MB
<none> <none> 00285df0df87 5 days ago 342 MB
ubuntu 18.04 329ed837d508 3 days ago 63.3MB
ubuntu bionic 329ed837d508 3 days ago 63.3MB列表包含了 仓库名、标签、镜像 ID、创建时间 以及 所占用的空间。
其中仓库名、标签在之前的基础概念章节已经介绍过了。镜像 ID 则是镜像的唯一标识，一个镜像可以对应多个 标签。因此，在上面的例子中，我们可以看到 ubuntu:18.04 和 ubuntu:bionic 拥有相同的 ID，因为它们对应的是同一个镜像。
docker查看全部容器命令
docker ps -a
进入该容器：
docker run -it pytorch/pytorch:1.9.0-cuda10.2-cudnn7-devel /bin/bash
关于Ubuntu在windows哪里的问题？
资源管理器的路径里直接输入\\wsl$进入Ubuntu的目录
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一、什么是Docker镜像（image）、容器
Docker镜像文件，也就是image文件，它可以看作是容器的模板。Docker 根据 image 文件生成容器的实例。同一个 image 文件，可以生成多个同时运行的容器实例。Docker 把应用程序及其依赖，打包在 image 文件里面。只有通过这个文件，才能生成对应的 Docker 容器。
简单理解就是，将程序打包在image文件（也叫image仓库）里面，运行image文件，生成一个容器生例，其类似于一个隔离箱，不与宿主机环境做交互。只在容器里面跑程序（已将mysql之类的依赖都打包在里面了，不用去配置数据库等环境），安装了Docker的服务器叫做宿主机，在容器内的代码不会受到宿主机环境的影响。
也就是说，别人的程序打包在image里面，自己直接拿过来后不用配置环境，直接生成容器就可以直接在容器里跑。
二、安装
这里要注意，一定要先安装win11，然后再安装显卡驱动...，最后再安装Ubuntu，nvidia-smi才管用呢
docker的安装：WSL 上的 Docker 容器入门 | Microsoft Docs
dockhub的网址：Docker Hub
这里我安装的这个： docker pull pytorch/pytorch:1.9.0-cuda10.2-cudnn7-devel
从镜像生成容器
docker run --gpus all -it -v local/path:container/path image_name:tag /bin/bash
docker run -it --gpus all pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-runtime /bin/bash 红色的是镜像的名字
docker run --gpus all pytorch/pytorch:1.9.0-cuda10.2-cudnn7-devel
注：
要使用gpu环境，需要加--gpus xx指定使用的具体gpu，all表示使用机器中所有的gpu。
-v 用来将本地的一个地址挂载到container当中，以方便container与本地的交互。
-it 表示以交互式的方法开启一个终端，此时你的命令行为容器内部的命令行，image_name为镜像名；tag为版本名需要指定，如不指定则默认tag=latest
/bin/bash 为在容器内运行的命令
要想列出已经下载下来的镜像，可以使用 docker image ls 命令。
$ docker image ls
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
redis latest 5f515359c7f8 5 days ago 183 MB
nginx latest 05a60462f8ba 5 days ago 181 MB
mongo 3.2 fe9198c04d62 5 days ago 342 MB
<none> <none> 00285df0df87 5 days ago 342 MB
ubuntu 18.04 329ed837d508 3 days ago 63.3MB
ubuntu bionic 329ed837d508 3 days ago 63.3MB列表包含了 仓库名、标签、镜像 ID、创建时间 以及 所占用的空间。
其中仓库名、标签在之前的基础概念章节已经介绍过了。镜像 ID 则是镜像的唯一标识，一个镜像可以对应多个 标签。因此，在上面的例子中，我们可以看到 ubuntu:18.04 和 ubuntu:bionic 拥有相同的 ID，因为它们对应的是同一个镜像。
docker查看全部容器命令
docker ps -a
进入该容器：
docker run -it pytorch/pytorch:1.9.0-cuda10.2-cudnn7-devel /bin/bash
关于Ubuntu在windows哪里的问题？
资源管理器的路径里直接输入\\wsl$进入Ubuntu的目录