安裝docker
設定索引庫
- 更新apt包索引
$ sudo apt-get update
2. 安裝包以允許通過HTTPS使用存盤庫：
$ sudo apt-get install \
apt-transport-https \
ca-certificates \
curl \
software-properties-common
3. 添加Docker的官方GPG密鑰：
$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
$ sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88
4. 使用以下命令設定穩定存盤庫，即使您還想從邊緣或測驗存盤庫安裝構建，您始終需要穩定的存盤庫，要添加邊緣或測驗存盤庫，請在以下命令中的單詞stable之后添加單詞edge或test（或兩者）
sudo add-apt-repository \
"deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
$(lsb_release -cs) \
stable"
注：$(lsb_release -cs)可被替代，Ubuntu18.04對應的是bionic，Ubuntu16.04對應的是xenial
此時有個坑，當添加錯誤時，在update會報錯，需要把錯誤的添加洗掉，再update，
安裝docker ce
- 更新apt索引庫
sudo apt-get update
a. 安裝最新版本的docker CE
$ sudo apt-get install docker-ce
b. 或安裝指定版本：
- 列出倉庫中的可用版本
$ apt-cache madison docker-ce
docker-ce | 18.03.0~ce-0~ubuntu | https://download.docker.com/linux/ubuntu xenial/stable amd64 Packages
- 通過其完全限定的包名稱安裝特定版本，即包名稱（docker-ce）“=”版本字串（第2列），例如，docker-ce = 18.03.0ce-0ubuntu，
$ sudo apt-get install docker-ce=<VERSION>
- 查看docker ce版本
$ docker -v
檢測是否正確安裝
通過運行hello-world映像驗證是否正確安裝了Docker CE，
sudo docker run hello-world
nvidia docker
Docker版本需滿足大于19.03，在這個基礎上安裝nvidia-container-toolkit即開啟Docker GPU加速，
基礎環境：Ubuntu 16.04/18.04, Debian Jessie/Stretch/Buster
# Add the package repositories
$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
$ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
$ sudo systemctl restart docker
使用示例：
#### Test nvidia-smi with the latest official CUDA image
$ docker run --gpus all nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
# Start a GPU enabled container on two GPUs
$ docker run --gpus 2 nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
# Starting a GPU enabled container on specific GPUs
$ docker run --gpus '"device=1,2"' nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
$ docker run --gpus '"device=UUID-ABCDEF,1"' nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
# Specifying a capability (graphics, compute, ...) for my container
# Note this is rarely if ever used this way
$ docker run --gpus all,capabilities=utility nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
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