标签:保存 进入 cond 停止 spec 常用操作 rmi 构建 数据
一、镜像操作
1)构建镜像
docker build -t REPOSITORY:TAG . 注意最后一个点[.]不能缺少,生成完:runoob/centos为REPOSITORY,6.7为TAG
2)获取镜像
sudo docker pull REPOSITORY[:TAG]
3)为镜像打个标签
docker tag IMAGE ID labelname IMAGE ID:860c279d2fec
4)删除镜像
首先删除容器,再删除镜像
docker ps -a
docker rm id
删除镜像
docker ps -a
docker images
docker rmi id
注:删除前需保证容器是停止的
5)保存镜像为*.tar
docker save -o pytorch_latest.tar pytorch/pytorch:latest:导出将需要花费一点时间,导出成功后将.tar拷到离线主机导入即可
6)加载镜像*.tar
docker load -i pytorch_latest.tar:镜像导出和导入需要使用相匹配的命令,如save对应load
二、容器操作
1)启动docker容器
sudo docker run -it REPOSITORY:TAG
sudo docker run -t -i REPOSITORY:TAG /bin/bash
sudo docker run -t -i -v /local_ws:/docker_ws REPOSITORY:TAG /bin/bash #Docker容器启动的时候,如果要挂载宿主机的一个目录,可以用-v参数指定,docker_ws为docker中目录(容器目录不可以为相对路径),local_ws为本地目录
通过docker inspect命令查看docker目录挂载到宿主机的位置
sudo docker run --gpus all --shm-size="8g" -it --rm --entrypoint="/bin/bash" docker.hobot.cc/imagesys/mx-app-alg:v0.5 (镜像)
2)进入docker容器
sudo docker exec -it 126 /bin/bash 注:126为容器CONTAINER ID前3位
3)停止一个运行的容器
sudo docker stop -t=5s 126 延时关闭5s
4)直接关闭运行的容器
sudo docker kill
5)重启一个容器
sudo docker restart 126
6)查看当前运行中的容器
sudo docker ps [a] 带a为所有生成过的容器
7)删除容器
docker ps -a
docker rm id
12)将当前容器保存为一个镜像:
docker commit -a “labelname” CONTAINER_ID imagename 安装完软件后可以采用该方法保存已安装的配置
14)从容器中拷贝数据
docker cp anaconda: 你容器中数据的路径 你的本地路径
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原文地址:https://www.cnblogs.com/jimchen1218/p/14251532.html