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docker使用手册(Docker在Windows环境的搭建和使用)

时间2025-04-30 17:35:59分类IT科技浏览5533
导读: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。...

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:旧版 WSL 的手动安装步骤

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

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

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