主要包括兩部分：
1. Docker與NVIDIA-Docker的安裝與配置
2. Caffe映象使用

1 Docker與NVIDIA-Docker的安裝與配置

1.1 Docker安裝

Docker安裝過程需要使用root許可權， 主要有兩種安裝方式：

1.1.1 Ubuntu14.04 軟體源安裝

使用Ubuntu14.04系統預設自帶的docker.io安裝包安裝Docker，版本相對較舊.
命令列操作過程如下：

1. sudo apt-get update
2. sudo apt-get -y install docker.io
3. sudo service docker.io status (檢查Docker服務的狀態)
4. sudo docker run hello-world (測試Docker安裝是否成功)

採用官網安裝方式可以獲取最新版本Docker. 在安裝Docker之前需要配置Docker官方倉庫，然後從該倉庫進行獲取與安裝.
首先，進行Docker倉庫設定：

1. sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
2. sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88
3. sudo add-apt-repository “deb [arch=amd64]
   https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable”

然後， 安裝Docker：

1. sudo apt-get update
2. sudo apt-get install docker-ce
3. sudo docker run hello world

1.2 阿里雲加速器設定

1. 針對Docker客戶端版本大於1.10的使用者：
   您可以通過修改daemon配置檔案/etc/docker/daemon.json來使用加速器：

   1. sudo mkdir -p /etc/docker
   2. sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-‘EOF’
      {
      “registry-mirrors”: [“
      https://fird1mfg.mirror.aliyuncs.com“]
      }
      EOF
   3. sudo systemctl daemon-reload
   4. sudo systemctl restart docker

2. 針對Docker客戶的版本小於等於1.10的使用者:
   或者想配置啟動引數，可以使用下面的命令將配置新增到docker daemon的啟動引數中.
   Ubuntu 12.04 14.04的使用者:

   1. echo “DOCKER_OPTS=\”$DOCKER_OPTS –registry-mirror=https://fird1mfg.mirror.aliyuncs.com\”” | sudo tee -a /etc/default/docker
   2. sudo service docker restart

   Ubuntu 15.04 16.04的使用者

   1. sudo mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d
   2. sudo tee /etc/systemd/system/docker.service.d/mirror.conf <<-‘EOF’
      [Service]
      ExecStart=/usr/bin/docker daemon -H fd:// –registry-mirror=https://fird1mfg.mirror.aliyuncs.com
      EOF
   3. sudo systemctl daemon-reload
   4. sudo systemctl restart docker

• Prerequisties

  GNU/Linux x86_64 with kernel version > 3.10
  Docker >= 1.9 (official docker-engine, docker-ce or docker-ee only)
  NVIDIA GPU with Architecture > Fermi (2.1)
  NVIDIA drivers >= 340.29 with binary nvidia-modprobe (驅動版本與CUDA計算能力相關)

• CUDA與NVIDIA driver安裝
  處理NVIDIA-Docker依賴項 NVIDIA drivers >= 340.29 with binary nvidia-modprobe 要求.
  根據顯示卡，下載對應版本的CUDA並進行安裝.

• NVIDIA-Docker安裝

  #Install nvidia-docker and nvidia-docker-plugin

  #Test nvidia-smi

  1. sudo nvidia-docker run –rm nvidia/cuda nvidia-smi

2. Caffe映象使用

這裡使用阿里雲的映象服務.，從Docker註冊伺服器的Docker倉庫下載一個已有的Docker映象.

# 登入阿里雲
1. sudo nvidia-docker login registry.aliyuncs.com

Username: **********
Password: **********

# 拉取Caffe映象
2. sudo nvidia-docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/docker_learning_aliyun/caffe:v1

# 檢視拉取的Caffe映象資訊
3. sudo nvidia-docker images

輸出資訊：

# 檢視Caffe映象的顯示卡資訊
4. sudo nvidia-docker run -it registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/docker_learning_aliyun/caffe:v1 nvidia-smi

輸出資訊：

# 進入容器，操作類似於Ubuntu系統，預設進入容器內的 /workspace 目錄
5. sudo nvidia-docker run -it registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/docker_learning_aliyun/caffe:v1 /bin/bash

# 基於容器Caffe映象執行python程式
6. sudo nvidia-docker run –volume=$(pwd):/workspace –volume=/path/to/data:/data –rm caffe-image:base python demo.py

例項說明：
1. nvidia-docker run：執行映象
2. –volume=$(pwd):/workspace –volume=/path/to/data:/data： 將主機的路徑掛載到容器中, “:”前後分別為為主機目錄和容器路徑
3. -rm： 執行映象後刪除
4. caffe-image:base： Caffe映象.
5. python demo.py： python程式執行，類似於Ubuntu環境.

3. Docker 錯誤解決

3.1 python 提示錯誤UnicodeEncodeError: ‘ascii’ codec can’t encode characters in position

錯誤：

# docker 中 python 程式碼的 print(“中文”) 出現錯誤，但宿主機不會出現該錯誤，如下：
UnicodeEncodeError: ‘ascii’ codec can’t encode characters in position 0-127: ordinal not in range(128)

錯誤原因：

因為locale 的設定導致 shell 的stdin/stdout/stderr 的預設編碼為ascii，當用ascii編碼去解釋python3預設unicode編碼的時候，則會有問題

解決方法：

# python3 的解決方式是 容器在初始化時候 需要設定shell的stdin/stdout/stderr 的預設編碼方式為 utf-8,需要重啟容器
# docker run 方式
docker run -e PYTHONIOENCODING=utf-8 m_container:latest my-python3

# docker-compose 方式
environment:
- PYTHONIOENCODING=utf-8