docker的常用命令：
参考该博主

ubuntu安装步骤

$ apt-get update
$ apt-get -y install docker.io
# 检查Docker服务的状态
$ service docker.io status
# 一般显示 docker.io start/running, process xxxxx
#
# 把Docker安装为自启动服务，让它随服务器的启动而自动运行
update-rc.d docker.io defaults
#
# 测试Docker安装成功
docker run hello-world
# 如果本地没有hello-world镜像，会自动拉去一个

Docker常用命令

### 显示版本信息 (与python, nvcc相比少了两个‘--’）
$ docker version

### 了解当前Docker的使用状态（当前容器，镜像数目信息，存储空间占用信息，
# OS内核版本， 发行版本， 硬件资源等）
$ docker info

### 拉去一个镜像 ( xxxx 表示某个镜像名字，）
$ docker pull xxxx
# e.g.
# docker pull ubuntu

### 查看系统中已有的镜像(images要带‘s')
$ docker images
# e.g.:
# REPOSITORY  TAG    IMAGES ID   CREATED VIRTUAL SIZE
# ubuntu      latest 4ef6axxxxx   5 day ago  84.0M

### 从镜像创建docker容器
$ docker run -i -t ubuntu /bin/bash 
# or
$ docker run -it 4ef /bin/bash
# 其中 -i, 交互模式，让输入输出都在标准控制台进行；-d，则进入后台
# -t, 为新创建的容器分配一个伪终端
# ubuntu, 用于创建容器的镜像名，可用ID来代替（前3位足够）
# /bin/bash， 在新建容器中运行的命令，可以为任意Linux命令

### 离开当前容器,返回宿主机终端，使用组合键 "Ctrl+P" 和 "Ctrl+Q"

### 查看当前活动的容器
$ docker ps
# CONTAINER ID  IMAGE  COMMAND  CREATED   STATUS   PORTS NAME
# 610xxxx  ubuntu:latest  "/bin/bash" 1 minute ago Up 1 minute ago prickly_wilson

### 宿主机终端与某个容器建立连接
$ docker attach 610

### 从容器创建Docker镜像
$ docker commit -m "hhahaha" 610 ubuntu:hhh
# -m, 新镜像说明
# 610， 某个容器的ID
# ubuntu:hhh， 命名最好不要这么随意
# 那么接下来可以查看新生成的镜像，命令 docker images

### 基于新的镜像创建一个新的容器(一样的)
$ docker run -it ubuntu:hhh /bin/bash

### 给镜像重命名(方便记忆)
$ docker tag IMAGEID(image id) REPOSITORY:TAG

### 给容器重命名
$ docker rename old-container-name new-container-name

正式开始：
首先去官网docker HUB
拉取所需要的的版本。
可以先查看下自己的显卡配置

nvidia-smi

可以直接命令查看或者去官网

docker search pytorch    

选择需要的版本

docker pull pytorch/pytorch:想要的版本TAG   

例如这里我选择了：

docker pull pytorch/pytorch:1.7.1-cuda11.0-cudnn8-devel

右下角有可以直接拉取的命令：

这里有个devel和runtime的区别，devel版本可以查看gpu信息并且可以对cuda进行编译。
此处摘录此处摘录该博主

sudo docker run -it(交互式，终端模式) --runtime=nvidia(运行在nvidia GPU上)  -P(随机映射)/-p(8888:8888)(内部端口:主机端口) --name 容器名 -v 主机路径:容器路径 镜像名 /bin/bash (交互方式)
#例如
sudo docker run -it --runtime=nvidia  -p 8888:8888 --name pytorch1.7 -v /tmp:/tmp pytorch/pytorch /bin/bash

可以查看docker下都拉取了那些镜像：

docker images