命令介绍：

查看docker信息

nvidia-docker info

查看本机有哪些镜像image

nvidia-docker images

显示容器列表

nvidia-docker ps -a 包括活动状态和停止状态的容器

nvidia-docker ps -as 显示所有容器的存储空间使用大小

删除容器

nvidia-docker rm -f 容器名

下载dockerhub镜像到本地

nvidia-docker pull 镜像名

删除本地镜像

nvidia-docker rmi 镜像名
注意：如果基于该镜像尚有容器存在，需要先删除容器，再删除镜像。
也可以野蛮删除：nvidia-docker rmi -f 镜像名

容器提交为镜像

nvidia-docker commit 容器名 镜像名:镜像Tag
nvidia-docker commit denoising dn:denoising
注意：如果只有镜像名，则镜像Tag默认为latest

nvidia-docker run -it -v 主机目录:容器目录 --name 容器名 镜像名 bash
创建容器，挂载主机目录，进入容器
先ctrl+p，再ctrl+q 退出容器
nvidia-docker run -it -v /root/gongjia:/root/gongjia --name gongjia ufoym/deepo bash

进入已创建好的容器

nvidia-docker exec -it 容器id或容器名 bash
nvidia-docker exec -it gj bash

删除容器

nvidia-docker rm -f 容器id

---测试---
nvidia-docker run -it -v /root/dsd:/root/dsd ufoym/deepo bash
nvidia-docker exec -it affb8bdc730e bash
pip install opencv-python

host-docker 之间拷贝

nvidia-docker cp <containerId>:/file/path/within/container /host/path/target

---

生成容器

nvidia-docker run -d -P -v hostpath绝对路径:containerpath绝对路径 --name 容器名 镜像名:镜像Tag /run_jupyter.sh

nvidia-docker run -d -P -v /vdata/public_source:/vdata/public_source --name gj-research dn:segan /run_jupyter.sh

注意：如果只有镜像名，则镜像Tag默认为latest