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Docker在Windows环境的搭建和使用详解

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安装WSL

Windows10和11支持Docker的安装,安装需要用到WSL。所以,我们先安装WSL。
参考文章:详解Windows 利用 WSL2 安装 Docker 的2种方式
以管理员身份打开powershell, 执行以下命令:

dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

安装 WSL 2 之前,必须启用“虚拟机平台”可选功能。 计算机需要虚拟化功能才能使用此功能。

以管理员身份打开 PowerShell 并运行:

dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

下载 Linux 内核更新包:l链接:
https://wslstorestorage.blob.core.windows.net/wslblob/wsl_update_x64.msi
下载完成后更新。

将 WSL 2 设置为默认版本,命令:

wsl --set-default-version 2

打开 Microsoft Store,搜索WSL,选择你偏好的 Linux版本。

我选择的是Ubuntu22.04版本。点进去就可以看到下载链接

z

下载即可。下载完成后,启动系统,配置用户名和密码。

安装Docker

下载链接:https://www.docker.com/get-started/,点击进去。

点击红框的按钮,后可以看到下载链接。

点击下载按钮,下载最新的Docker。

双击安装文件,一步步安装。

安装Docker镜像

下载Docker镜像

docker pull ultralytics/yolov5:latest

启动

docker run -v  yolov5  --ipc=host -it ultralytics/yolov5:latest

如果电脑没有gpu,可以使用这种方式。

gpu启动

格式如下:

docker run -itd --gpus all --name 容器名 -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all 镜像名

例如:

 docker run  -itd  --gpus all --name yolov5 -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all ultralytics/yolov5:latest

推荐使用这种方式。

传送文件

从Docker环境将文件复制到Win11系统

docker cp yolov5:/usr/src/app/runs/detect D:\datasets\uniform\runs

将Win11系统的文件传送到Docker环境中

docker cp D:\TrackAndReID\yolov5-master yolov5:/usr/src/app/

训练yolov5

打开docker,选择运行的yolov5容器,单机红框的位置,进入容器的里面。

选择Terminal就可以像在pycharm里面一样输入命令了。

如果不喜欢还可以点击右上角,红框位置的Open in external terminal,重新开启一个窗口。

然后输入命令:

cd yolov5-master
python train.py

开始训练yolov5

这篇文章告诉大家如何在Docker环境中更换python版本。

更换python版本

添加PPA源

执行命令:

sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa

如果出现:add-apt-repository: command not found的问题,则执行:

sudo apt-get update
sudo apt-get install software-properties-common

add-apt-repository 命令是software-properties-common包的一部分,因此安装这个包就OK了

更新

sudo apt update

安装python3.8

sudo apt install python3.8 python3.8-dev -y

修改python命令默认指向

查看默认python指向:

ls -l /usr/bin | grep python 

删除原有python软连接

rm /usr/bin/python

建立python到python3.8新的软链接

ln -s /usr/bin/python3.8 /usr/bin/python

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