• 【丁丁历险记】全篇索引​​​​​​

• 本节教大家配置Nvidia 提供的Docker镜像。可以快速的进行环境的配置，快速开始各个功能的使用。在配置开始之前，请确保您已经安装了Nvidia Docker2工具。安装方法请参照Ubuntu 安装 Docker-ce Nvidia-docker2。

一、安装NGC

• 许多同学在使用深度学习工具时常常因为各种环境的配置问题而苦恼。而且由于开发者的不同，所提供的环境依赖的版本也都不相同，在配置多个工具时经常会产生版本的冲突。因此Docker的解决方案非常有效的解决了这些问题。
• Nvidia NGC官网 使用邮箱注册账号。
• 登录后进入右上角的setup选项
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• 在进入后您需要选择 Install NGC CLI 中的Downloads选项以安装NGC
• 一下列出了Linux的安装指令

  wget -O ngccli_cat_linux.zip https://ngc.nvidia.com/downloads/ngccli_cat_linux.zip && unzip -o ngccli_cat_linux.zip && chmod u+x ngcmd5sum -c ngc.md5echo "export PATH=\"\$PATH:$(pwd)\"" >> ~/.bash_profile && source ~/.bash_profile

  通过以上指令您就已经配置好了NGC的环境 

二、生成API并完成配置

• 在Setup的Generate API Key选项中点击页面右上角的Generate API Key按钮
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• 将会为您生成API Key

• ngc config set

  输入以下指令后。填写API Key即可完成全部的配置工作

三、功能测试

• 这里我们尝试着安装Nvidia推出的训练可视化工具DIGIST

• docker pull nvcr.io/nvidia/digits:20.03-tensorflow-py3

  由于网络的原因，在国内下载建议在凌晨2点到7点进行下载。

• nvidia-docker run -it --rm -v local_dir:/workspace nvcr.io/nvidia/digits:20.03-tensorflow-py3   #将local_dir部分替换成本地文件夹

  下载完成后使用上述命令运行Docker 详情请参照https://ngc.nvidia.com/catalog/containers/nvidia:digits

• 如果在使用 --runtime = nvidia 时出现报错请重启服务

• sudo systemctl daemon-reload
  sudo systemctl restart docker

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