Linux 下的 Docker 安装¶

Docker是一个开源的应用容器引擎。使用 Docker，既可以将 PaddlePaddle 的安装&使用与系统环境隔离，也可以与主机共享 GPU、网络等资源。以下 Docker 安装与使用流程中，docker 里已经安装好了特定版本的 PaddlePaddle。

环境准备¶

目前支持的系统类型，请见安装说明，请注意目前暂不支持在 CentOS 6 使用 Docker
在本地主机上安装 Docker
如需在 Linux 开启 GPU 支持，请安装 NVIDIA Container Toolkit
镜像中 Python 版本为 3.10

安装步骤¶

1. 拉取 PaddlePaddle 镜像¶

对于国内用户，因为网络问题下载 docker 比较慢时，可使用百度提供的镜像：

CPU 版的 PaddlePaddle：

             docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.1

            

CPU 版的 PaddlePaddle，且镜像中预装好了 jupyter：

             docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.1-jupyter

            

GPU 版的 PaddlePaddle(建议拉取最新版本镜像，并确保已经成功安装 NVIDIA Container Toolkit)：

             docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.1-gpu-cuda11.2-cudnn8.2-trt8.0

            

             docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.1-gpu-cuda11.7-cudnn8.4-trt8.4

            

             docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.1-gpu-cuda12.0-cudnn8.9-trt8.6

            

如果您的机器不在中国大陆地区，可以直接从 DockerHub 拉取镜像：

CPU 版的 PaddlePaddle：
```
docker pull paddlepaddle/paddle:2.6.1
```
CPU 版的 PaddlePaddle，且镜像中预装好了 jupyter：
```
docker pull paddlepaddle/paddle:2.6.1-jupyter
```

GPU 版的 PaddlePaddle(建议拉取最新版本镜像，并确保已经成功安装 NVIDIA Container Toolkit)：

             docker pull paddlepaddle/paddle:2.6.1-gpu-cuda11.2-cudnn8.2-trt8.0

            

             docker pull paddlepaddle/paddle:2.6.1-gpu-cuda11.7-cudnn8.4-trt8.4

            

             docker pull paddlepaddle/paddle:2.6.1-gpu-cuda12.0-cudnn8.9-trt8.6

            

您还可以访问DockerHub获取更多镜像。

2. 构建并进入 docker 容器¶

使用 CPU 版本的 PaddlePaddle：
```
docker run --name paddle_docker -it -v $PWD:/paddle registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.1 /bin/bash
```
- --name paddle_docker：设定 Docker 的名称，paddle_docker 是自己设置的名称；
- -it：参数说明容器已和本机交互式运行；
- -v $PWD:/paddle：指定将当前路径（PWD 变量会展开为当前路径的绝对路径）挂载到容器内部的 /paddle 目录；
- registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.1：指定需要使用的 image 名称，您可以通过docker images命令查看；/bin/bash 是在 Docker 中要执行的命令
使用 CPU 版本的 PaddlePaddle，且镜像中预装好了 jupyter：
```
mkdir ./jupyter_docker
```
```
chmod 777 ./jupyter_docker
```
```
cd ./jupyter_docker
```
```
docker run -p 80:80 --rm --env USER_PASSWD="password you set" -v $PWD:/home/paddle registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.1-jupyter
```
- --rm：关闭容器后删除容器；
- --env USER_PASSWD="password you set"：为 jupyter 设置登录密码，password you set 是自己设置的密码；
- -v $PWD:/home/paddle：指定将当前路径（PWD 变量会展开为当前路径的绝对路径）挂载到容器内部的 /home/paddle 目录；
- registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.1-jupyter：指定需要使用的 image 名称，您可以通过docker images命令查看
使用 GPU 版本的 PaddlePaddle：
```
docker run --gpus all --name paddle_docker -v $PWD:/paddle --network=host -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda12.0-cudnn8.9-trt8.6-gcc12.2 /bin/bash
```
- --gpus all: 在 Docker 容器中允许使用 gpu;
- --name paddle_docker：设定 Docker 的名称，paddle_docker 是自己设置的名称；
- -v $PWD:/paddle：将当前目录挂载到 Docker 容器中的/paddle 目录下（Linux 中 PWD 变量会展开为当前路径的绝对路径);
- -it：与宿主机保持交互状态;
- registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda12.0-cudnn8.9-trt8.6-gcc12.2：使用名为registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle, tag 为latest-dev-cuda12.0-cudnn8.9-trt8.6-gcc12.2的镜像创建 Docker 容器，/bin/bash 进入容器后启动/bin/bash 命令。

至此，您已经成功使用 Docker 安装 PaddlePaddle，更多 Docker 使用请参见Docker 官方文档

镜像简介¶

镜像源	镜像说明
registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.1	安装了 2.6.1 版本 paddle 的 CPU 镜像
registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.1-jupyter	安装了 2.6.1 版本 paddle 的 CPU 镜像，且镜像中预装好了 jupyter，启动 docker 即运行 jupyter 服务
registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.1-gpu-cuda12.0-cudnn8.9-trt8.6	安装了 2.6.1 版本 paddle 的 GPU 镜像，cuda 版本为 12.0，cudnn 版本为 8.9，trt 版本为 8.6
registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.1-gpu-cuda11.7-cudnn8.4-trt8.4	安装了 2.6.1 版本 paddle 的 GPU 镜像，cuda 版本为 11.7，cudnn 版本为 8.4，trt 版本为 8.4
registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.1-gpu-cuda11.2-cudnn8.2-trt8.0	安装了 2.6.1 版本 paddle 的 GPU 镜像，cuda 版本为 11.2，cudnn 版本为 8.2，trt 版本为 8.0

您可以在 DockerHub 中找到 PaddlePaddle 的各个发行的版本的 docker 镜像。

补充说明¶

当您需要第二次进入 Docker 容器中，使用如下命令：

启动之前创建的容器
```
docker start <Name of container>
```
进入启动的容器
```
docker attach <Name of container>
```
如您是 Docker 新手，您可以参考互联网上的资料学习，例如Docker 教程

如何卸载¶

请您进入 Docker 容器后，执行如下命令

CPU 版本的 PaddlePaddle:
```
pip uninstall paddlepaddle
```
GPU 版本的 PaddlePaddle:
```
pip uninstall paddlepaddle-gpu
```

或通过docker rm <Name of container>来直接删除 Docker 容器