最近在搞tensorflow的一些东西，话说这东西是真的皮，搞不懂。但是环境还是磕磕碰碰的搭起来了
其实本来是没想到用docker的，但是就一台配置较好的服务器，还要运行公司的其他环境，vmware esxi用起来太费劲，还是算了。
环境：
系统：CentOS7 7.4 1708
显卡：Nvidia 1080Ti
下载所有需要的东东
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
这个东西需要注册nvidia账号，就不给直接下载地址了。
5、nvidia驱动 : http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx"_blank" href="https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda/" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda/
这里面可以看到很多dockerfile，选择
9.0-base-centos7 (9.0/base/Dockerfile)
其他的cuda9.1这些应该也可以用，另外有像devel和runtime这样的，其实就是yum安装的cuda包不太一样，没多大关系。
点进去后复制下来保存为Dockerfile文件，但是之后搞的时候发现有点问题，修改了一下，可以从这儿复制
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:${PATH}
ENV LD_LIBRARY_PATH /usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64
# nvidia-container-runtime
ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES all
ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES compute,utility
ENV NVIDIA_REQUIRE_CUDA "cuda>=9.0"
所有的文件
[root@localhost nvidia]# pwd /root/nvidia [root@localhost nvidia]# ll total 420000 drwxr-xr-x. 2 root root 4096 Feb 10 10:50 centos-gpu -rw-r--r--. 1 root root 3335 Jan 29 10:36 cuda-repo-rhel7-9.1.85-1.x86_64.rpm -rw-r--r--. 1 root root 348817823 Feb 6 16:26 cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz -rw-r--r--. 1 root root 2424 Feb 9 10:36 docker-ce.repo -rw-r--r--. 1 root root 796 Feb 9 17:11 nvidia-docker.repo -rwxr-xr-x. 1 root root 81242220 Jan 31 14:19 NVIDIA-Linux-x86_64-390.25.run
centos-gpu里有Dockerfile文件
准备工作
直接上命令，一看就明白
[root@localhost nvidia]# cp docker-ce.repo nvidia-docker.repo /etc/yum.repos.d/ [root@localhost nvidia]# rpm -ivh cuda-repo-rhel7-9.1.85-1.x86_64.rpm [root@localhost nvidia]# yum install epel-release [root@localhost nvidia]# yum install gcc gcc-c++ [root@localhost nvidia]# yum install kernel*
安装驱动
[root@localhost nvidia]# echo "blacklist nouveau" /etc/modprobe.d/blacklist.conf [root@localhost nvidia]# mv /boot/initramfs-$(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
大概步骤就是这样，如果出现问题，可以直接网上找一找，应该不会太难
安装和启动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
记得显卡驱动一定要先装好，nvidia-docker才能正常启动
制作docker镜像
[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应该不会有什么问题，如果你是用的原版的，可能会在
#COPY cuda.repo /etc/yum.repos.d/cuda.repo
出错，但是咱们已经下载cuda 的 repo，并安装了，所以这一步可以不用。
镜像制作结束后，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
如果有这一行应该就算是成功了。
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
如果类似于上面的输出结果，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*
这里需要注意的是类似于 34d532e76913 这样的编号，是docker自动生成的，运行的时候需要修改一下。
到目前基本上cuda的环境就搭建好了。
TensorFlow
把下载的cudnn包用docker cp复制到docker中，解压下来，将里面的lib64路径添加到 /etc/ld.so.conf.d/nvidia.conf 中，运行ldconfig，就ok了。
上面的环境好了以后，再安装python等等软件，这就不说了。之后tensorflow的一些例子就可以在docker里运行了。当然你得安装gpu版本的，才能发挥显卡的威力。
另外也可以不必要这么麻烦，有已经制作好的镜像可以拿来用，可以参考：https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/
其他
另外也有现成的cuda镜像可以用，参考：https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda/
直接使用命令：docker pull nvidia/cuda 就可以下载镜像了，只不过这是ubuntu版本的，和我们的生成环境不符，如果要其他版本的可以参考上面的例子。
最后
这一段时间没有写什么东西，另外之前的关于图形绘图的东西，一直没扔，已经有很多东西可以和大家分享了，只不过时间很少，还没来得及整理。等有空了就能听着音乐在屏幕前磨洋工了，KeKe～。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
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