2023完整版：深度学习环境在Docker上搭建（基于Linux和WSL）
2025-03-26 07:44:38
深度学习环境在Docker上搭建的指南如下：
一、使用Docker配置深度学习环境的优势 避免影响主机环境：特别是在Windows上开发时，Docker可以避免对主机环境造成破坏。 方便本地测试和评估：无需长时间占用服务器资源，即可进行本地测试和评估。 保持代码环境一致性：Docker可以确保代码环境的一致性，无需担心跨平台差异。 CUDA版本管理：Docker在CUDA版本管理上更具优势，特别是在处理Nvidia显卡兼容性问题时。 便捷的部署和使用：对于AI绘图等任务，Docker镜像提供了便捷的部署和使用方式。
二、Docker搭建步骤概述
Linux部分：1. 安装Nvidia驱动：在Linux服务器上，首先需要安装Nvidia驱动。2. 安装Docker Engine：卸载旧版本Docker，添加Docker官方仓库，并安装Docker Engine。3. 拉取深度学习镜像：根据需要拉取深度学习相关的镜像，如Pytorch或Nvidia官方镜像。4. 配置服务：配置SSH和Jupyter服务，利用Dockerfile自定义镜像以满足特定需求。5. 处理权限和GPU调用：处理Docker容器的权限问题，并设置环境变量以确保GPU的正确调用。
WSL部分：1. 安装WSL2和Docker Desktop：在Windows上，确保HyperV虚拟化支持已启用，然后安装WSL2和Docker Desktop。2. 拉取镜像并同步数据：在WSL环境中拉取所需的深度学习镜像，并同步数据。3. 图形化支持：可选地，利用WSLg进行图形化支持，以提升用户体验。
三、常见问题和注意事项 权限问题：确保用户已被添加到Docker用户组，以避免权限相关的错误。 版本兼容性：Docker 19及以上版本支持GPU，无需额外安装nvidiadocker。 数据互通：在Windows与WSL之间互通数据时，可以使用v选项或WSLg进行便捷的数据同步。 PyCharm集成：若使用PyCharm进行开发，可以安装Docker插件，并配置容器管理和Python解释器以实现无缝集成。
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