dockerfileを作る
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
build-essential \
apt-utils \
git \
curl && \
apt-get autoremove && apt-get autoclean && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/*
dockerfileをビルドする
repoはリポジトリー名、tagはタグ名(defaultはlatest)
dockerをrunする
-vはマウントするボリューム、pwdはホスト側のcurrent directory、/home/workspaceはコンテナ内のディレクトリ(ホストコンピュータのcurrent direcotryのファイルをコンテナと共有できるようになる)、-p 8888:8888はport8888を開放(jupyterを使うのに必須)、-tはtty(terminal)、-iはinteractive mode、-wはworkdir、dlはrepo名、bashはbash。
nvidia dockerを使う(tensorflow-gpuを使うのに必須)。
nvidia-dockerはnvidia-runtimeを使う時に必須。
実行中のコンテナIDを確認する
実行中のコンテナを停止する。
bash terminalでexitを入力するか
コンテナ内の作業をキープするためにイメージをアップデートする。
コンテナ内にディレクトリやファイルをコピーする。
ホスト側のworkspaceというディレクトリがコンテナ内のrootにコピーされる。
コンテナ内にホスト側のディレクトリをマウントする。
-vがマウントするvolumeで、pwdはホスト側のcurrent directory、/home/workspaceはコンテナ内のディレクトリ、dlは使用するimage、bashはbashを起動するという意味。
docker imageを削除
none imageをまとめて削除
全てのイメージをまとめて削除する
containerをストップする
containerを全て停止する
containerを削除する
コンテナを一括削除する
停止中のコンテナを一括で削除する
コンテナから不意にはじき出された場合
docker ps -a
で戻りたいコンテナIDを確認
docker exec -it コンテナID bash
でコンテナに戻れる
参考サイトhttps://github.com/