# 使用Docker安装运行

使用Docker安装和运行PaddlePaddle可以无需考虑依赖环境即可运行。并且也可以在Windows的docker中运行。 您可以在 Docker官网 获得基本的Docker安装和使用方法。

如果您在使用Windows，可以参考 这篇 教程，完成在Windows上安装和使用Docker。

在了解Docker的基本使用方法之后，即可开始下面的步骤：

## 获取PaddlePaddle的Docker镜像

执行下面的命令获取最新的PaddlePaddle Docker镜像

>     docker pull paddlepaddle/paddle

对于国内用户，我们提供了加速访问的镜像源：

>     docker pull docker.paddlepaddle.org/paddle

下载GPU版本的Docker镜像：

>     docker pull paddlepaddle/paddle:latest-gpu
>     docker pull docker.paddlepaddle.org/paddle:latest-gpu

选择下载使用不同的BLAS库的Docker镜像：

>     # 默认是使用MKL的镜像
>     docker pull paddlepaddle/paddle
>     # 使用OpenBLAS的镜像
>     docker pull paddlepaddle/paddle:latest-openblas

下载指定版本的Docker镜像，可以从 DockerHub网站 获取可选的tag，并执行下面的命令：

>     docker pull paddlepaddle/paddle:[tag]
>     # 比如：
>     docker pull docker.paddlepaddle.org/paddle:0.10.0-gpu

## 在Docker中执行PaddlePaddle训练程序

假设您已经在当前目录（比如在/home/work）编写了一个PaddlePaddle的程序 `train.py` （可以参考 PaddlePaddleBook 编写），就可以使用下面的命令开始执行训练：

>     cd /home/work
>     docker run -it -v $PWD:/work paddlepaddle/paddle /work/train.py

上述命令中， `-it` 参数说明容器已交互式运行； `-v $PWD:/work` 指定将当前路径（Linux中$PWD变量会展开为当前路径的绝对路径）挂载到容器内部的 `/work` 目录； `paddlepaddle/paddle` 指定需要使用的容器； 最后 `/work/train.py` 为容器内执行的命令，即运行训练程序。

当然，您也可以进入到Docker容器中，以交互式的方式执行或调试您的代码：

注：PaddlePaddle Docker镜像为了减小体积，默认没有安装vim，您可以在容器中执行 `apt-get install -y vim` 安装后，在容器中编辑代码。

## 使用Docker启动PaddlePaddle Book教程

使用Docker可以快速在本地启动一个包含了PaddlePaddle官方Book教程的Jupyter Notebook，可以通过网页浏览。 PaddlePaddle Book是为用户和开发者制作的一个交互式的Jupyter Notebook。 如果您想要更深入了解deep learning，PaddlePaddle Book一定是您最好的选择。 大家可以通过它阅读教程，或者制作和分享带有代码、公式、图表、文字的交互式文档。

我们提供可以直接运行PaddlePaddle Book的Docker镜像，直接运行：

>     docker run -p 8888:8888 paddlepaddle/book

然后在浏览器中输入以下网址：

>     http://localhost:8888/

就这么简单，享受您的旅程！

## 使用Docker执行GPU训练

为了保证GPU驱动能够在镜像里面正常运行，我们推荐使用 nvidia-docker 来运行镜像。 请不要忘记提前在物理机上安装GPU最新驱动。

>     nvidia-docker run -it -v $PWD:/work paddledev/paddle:latest-gpu /bin/bash

注: 如果没有安装nvidia-docker，可以尝试以下的方法，将CUDA库和Linux设备挂载到Docker容器内：

>     export CUDA_SO="$(\ls /usr/lib64/libcuda* | xargs -I{} echo '-v {}:{}') $(\ls /usr/lib64/libnvidia* | xargs -I{} echo '-v {}:{}')"
>     export DEVICES=$(\ls /dev/nvidia* | xargs -I{} echo '--device {}:{}')
>     docker run ${CUDA_SO} ${DEVICES} -it paddledev/paddle:latest-gpu

关于AVX：

AVX是一种CPU指令集，可以加速PaddlePaddle的计算。最新的PaddlePaddle Docker镜像默认 是开启AVX编译的，所以，如果您的电脑不支持AVX，需要单独 编译 PaddlePaddle为no-avx版本。

以下指令能检查Linux电脑是否支持AVX：

>     if cat /proc/cpuinfo | grep -i avx; then echo Yes; else echo No; fi

如果输出是No，就需要选择使用no-AVX的镜像