本篇内容主要讲解“docker在深度学习任务中的应用是什么”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“docker在深度学习任务中的应用是什么”吧!Docker是一种容器技术，它就像一个沙盒把应用程序隔离开来，不管有没有遇到过你至少听到某些应用程序不能兼容，最常见的就是升级某个系统，老版本跟新版本不能兼容，必须把老版本完全卸载掉。比如说oracle服务，如果把oracle安装到物理主机上,如果需要升级那将会比较痛苦。再比如说新手学习各种软件，apache、mysql、Python搞的电脑上乱七八糟的环境，想要重新安装都很痛苦。有没有一种技术能够把这个环境隔离开？有那就是虚拟机，如果你为了一个小服务单独开一个虚拟机是不是太奢侈？这时候docker出现了，docker是一种容器区别于虚拟机，使用docker你可以打包、发布、运行任何应用程序，如果你经常碰到开发环境与生产环境不一致，或者经常需要配置复杂的环境，那你就可以考虑使用它，
现在我需要一个ubuntu16.04+cuda9.2+cudnn7的开发环境，我可以选择下载镜像再去配置各种驱动，安装cuda、安装cudnn。但是我要秀一下更“懒的方式”。在docker hub里面查询cuda9.2,找到星星最多的一个镜像里面很多镜像，我找到一个符合我自己要求的。拉取镜像：sudo docker pull nvidia/cuda:9.2-cudnn7-runtime-ubuntu16.04
查看拉取的镜像：sudo docker ps基于这个镜像启动容器：sudo nvidia-docker run -ti nvidia/cuda:9.2-cudnn7-runtime-ubuntu16.04 bash现在我已经进来了，完全就是一个干净的开发环境，等下，看看显卡驱动配置好了没。开心的不行，如果你对版本没有这个高的要求，那我们来github里面找找看看还有什么镜像，搜索 tensoflow.到此，相信大家对“docker在深度学习任务中的应用是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是开发云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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