《MXNet深度学习实战》—2.2　使用Docker安装MXNet

2.2　使用Docker安装MXNet

本节将介绍如何安装Docker，以及如何通过Docker使用MXNet。相信很多开发者都曾经被环境依赖搞得焦头烂额，几年前配置深度学习框架的环境确实是一件令人非常头疼的事情，因为会涉及各种环境依赖，而且即便你配置好了，也会出现在你的电脑上可以正常运行的代码一旦移植到另外一台电脑上，却不能正常运行的问题，为了解决这种问题，Docker横空出世了。

什么是Docker？简单来讲，Docker可以做环境隔离，既通过Docker的镜像（image）来封装代码所需的环境依赖，这样你只需要复制你的项目代码和指定的Docker镜像，就可以直接在另外一台电脑上复现结果，这大大降低了代码从一台电脑移植到另外一台电脑时出现环境不兼容的概率。镜像是Docker中非常重要的内容，可以理解为将一些环境依赖打包在一起构成的对象。另外，在使用Docker的过程中经常会看到一个名词：容器（container），容器和镜像的关系就好比类和对象的关系，我们可以基于一个镜像启动多个容器，每个容器可以正常运行各自的代码。

接下来介绍如何安装Docker，这里我推荐安装Docker社区版（Docker Community Edition，Docker CE）。安装Docker CE可以参考官方链接，下面我们主要按照该链接的流程来安装Docker。该链接中介绍了安装Docker的三种方式，接下来我将以其中最常用的两种安装方式为例来安装Docker。另外，在2.2.4节我将介绍nvidia-docker的安装方式，该命令能够将你本机的显卡驱动映射到镜像中，这样就能在镜像中使用GPU了。

2.2.1　准备部分

因为目前大部分人训练深度学习算法都是在Linux操作系统上进行的，其中以Ubuntu的使用最为广泛，Docker CE目前支持以下版本的Ubuntu操作系统。

• Bionic 18.04（LTS）

• Artful 17.10

• Xenial 16.04（LTS）

• Trusty 14.04（LTS）

因为Xenial 16.04（LTS）的使用比较广泛，所以接下来的安装都基于Xenial 16.04（LTS）进行。如果你想要查看你的Linux系统版本信息，可以在命令行输入以下命令获取，然后根据VERSION信息选择对应版本的Docker CE：

在安装Docker之前，如果你的电脑上已经安装了Docker，那么为了避免旧版本的Docker影响新版本Docker的安装，可以使用如下命令卸载原有的Docker：

        $ sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io

接下来按照Docker官方安装链接介绍其中最常用的两种安装方式：使用仓库安装Docker和基于安装包安装Docker，相对而言基于安装包进行安装会更简单一些。