images配置：
修改了~/.bashrc(get internet)
export http_proxy=
export https_proxy=
opencv安装的是
wget http://iso-data1.bj.intel.com:9001/deb/opencv_3.1.0_amd64.deb
dpkg -i opencv_3.1.0_amd64.deb
docker中已经安装了
pycharm在根目录下
git需要自己配置
运行docker images：
下载一个shell脚本
wget https://raw.githubusercontent.com/djx339/nvidia_driver_docker_volume/master/nvidia_driver_docker_volume.sh
在shell脚本所在目录执行
docker run -itd --name guangmian_dev -v /gfs:/gfs -e DISPLAY=172.16.119.186:0.0 --restart=always $(./nvidia_driver_docker_volume.sh) pycvide_cuda:5.0 bash
仅执行一次
以后只需要执行，
docker exec -ti guangmian_dev bash即可进入docker
exit即可退出docker
参数说明：
run -itd
进行交互式运行
--name guangmian_dev
建立的容器名，需要改为你想要的任意名
-v /gfs:/gfs
将gfs挂载到docker中
-e DISPLAY=172.16.119.186:0.0
是用来将gui显示在屏幕上的，为主机ip地址，可以通过将光标放在mobaXterm右上角的X server获取，也可以打开windows命令行，ipconfig获取
--restart=always
一直运行容器，可以运行docker stop id，来进行停止容器
$(./nvidia_driver_docker_volume.sh)
使用服务器的显卡
pycvide_cuda:5.0
镜像名：tag
bash
交互工具
其他常用命令：
导出镜像到本地
docker save –o pycvide_cuda.tar pycvide_cuda:5.0
导入镜像
docker load < pycvide_cuda.tar
docker run -ti name:tag /bin/bash
运行想要运行的容器
docker run -ti -v /home/guangm2x/Downloads:/usr/Downloads pycvide_cuda:v5.0 /bin/bash
挂载本地文件夹
docker ps -l
查看最近运行的images
docker commit id name:tag
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