docker环境能为我们的代码提供一个干净的环境。此外，有些代码对cuda版本要求不同，此时如果直接更换主机的cuda版本容易把显卡搞崩，或者会影响之前的一些环境，因此在这些情况下建议利用dockerfile构建我们所需环境，达到一个环境隔离的目的。

　　构件好dockerfile后，我们希望能用在pycharm上部署docker镜像解释器以实现利用pycharm进行代码调试等功能。

• 实验环境
  • pycharm专业版(注意只有专业版才能部署docker镜像解释器)
  • 服务器：ubuntu 16.0.4
  • docker：根据dockerfile构建好的nvidia-docker　　

1. 配置docker

　　为了使远端服务器上的docker能与本机的pycharm进行连接和通信，需要在远端服务器(你构建docker镜像的那个服务器)上做一些设置，允许docker能被指定ip访问

1.1 开放远端连接

　　(1) 修改配置文件

vim /lib/systemd/system/docker.service

2. 将管理地址写入/etc/profile

echo 'export DOCKER_HOST=tcp://0.0.0.0:2375' >> /etc/profile

source /etc/profile

重启服务：

systemctl daemon-reload && systemctl restart docker

如果此时报错：

Failed to allocate directory watch: Too many open files

解决方法

vim /etc/sysctl.conf

添加如下三行代码

 

 此外，在docker重启前，大家一定要注意如果在docker环境中pip或者conda安装了安装包，一定在重启docker之前将docker镜像commit!!!!

具体操作为：

首先查看正在运行中的docker

 

docker ps

 

 

输入下列指令提交新的docker镜像

docker commit cd5869f0d3ca vaedocker:1.02

提交你刚才修改的镜像，新的镜像名称为vaedocker，版本为v1.02

 

 

2. pycharm端配置

(1) 打开pycharm->file->settings->python interpreter->add->选择docker