1 執行映象:
 nvidia-docker run -it -p 8000:80 -v ~/qxq/docker:/root/workspace --name "pytorchTensorflow" kaixhin/cuda-caffe:8.0
2 檢視容器:
先用exit 退出,然後用 docker ps -a
結果:
3 開啟 睡眠中的容器
 nvidia-docker start bd2
檢視一下:docker ps
4 進入正在執行的容器
nvidia-docker exec -it bd2 /bin/bash
5 進入workspace 
新建software 和  project 兩個資料夾
安裝anaconda

1 命令:
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda2-4.2.0-Linux-x86_64.sh 
2 安裝:
命令:  bash Anaconda2-4.2.0-Linux-x86_64.sh
3 加入環境變數
vim ~/.bashrc
會提示:bash: vim: command not found
    此時安裝:vim
    命令:pip install vim
    會提示:
    然後根據提示:pip install --upgrade pip
    成功!
繼續: vim ~/.bashrc  (但是還是要安裝vim)
用命令:apt-get install vim
使用命名安裝
apt-get install vim
然後提示有錯,此時更新一下就好了(***)
apt-get update

繼續:vim ~/.bashrc
將 export PATH=/root/anaconda2/bin:$PATH
加入末尾,然後使命令生效
source ~/.bashrc
4  驗證是否安裝成功
輸入　
python
然後看到如下資訊：
Python 2.7.12 |Anaconda 4.2.0 (64-bit)| (default, Jul  2 2016, 17:42:40)
則表示安裝成功．
Tensorflow 1.3.0 安裝

１　使用Anaconda來建立tensorflow 環境：　
conda create -n tensorflow python=2.7
２　啟用tensorflow 環境
source activate tensorflow
３　安裝tensorflow
安裝GPU版的:
pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl 

conda install tensorflow-gpu
安裝成功後 在python 環境中使用import tensorflow as tf 測試tensorflow是否安裝成功.如果不報錯就說明成功了.
安裝pytorch 0.3
使用命令:
conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith (官網推薦方法)
然後安裝成功了,使用 import torch 測一下,沒有報錯就說明安裝成功了.

至此 這三個都安裝成功.

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從容器中建立一個新的映象
命令:docker commit -m "tensorflow+pytorch" bd2bdb760a99 caffe-tf-pytorch