基于NVidia开源的nvidia/cuda image，构建适用于DeepLearning的基础image。
思路就是先把常用的东西都塞进去，再装某个框架就省事儿了。
为了体验重装系统的乐趣，所以采用慢慢来比较快的步骤，而不是通过Dockerfile来build。
环境信息
已经安装了Docker CE和nvidia-docker2
Host OS: Ubuntu 18.04 64 bit
CUDA: 10.0
cuDNN: 7.4
Docker CE: 18.09.1
nvidia-docker2: 2.0.3
镜像信息
拉取镜像nvidia/cuda：
$ sudo docker pull nvidia/cuda
目前拉取到的镜像nvidia/cuda信息如下：
OS: Ubuntu 18.04.1 LTS
CUDA: 10.0
Size: 2.24GB
启动镜像
创建目录base，方便数据导入导出，映射为容器内的/host目录，然后在这个目录下运行命令创建容器dl-base。
$ sudo nvidia-docker run -it --name dl-base -v `pwd`:/host nvidia/cuda
一切顺利的话，出现类似下面的命令行：
root@a336efb2d5b0:/host#
可以运行nvidia-smi验证容器内的CUDA环境正常。
替换阿里源
大陆的网络环境下，阿里源速度还不错。
将下面的内容存为base目录下的sources.list文件。
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security multiverse
在容器命令行下运行命令更新源。
$ cp /host/sources.list /etc/apt/sources.list
$ apt update
安装基本工具
$ apt install -y vim curl git iputils-ping net-tools telnet tmux unzip
创建工作及下载目录
$ mkdir -p /work/download
修改~/.bashrc
在文件尾部添加下面内容：
alias u='cd ..'
alias ins='apt install -y'
alias ta='tmux a -t'
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH
export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/lib:/usr/local/cuda-10.0/lib64:/home/etworker/anaconda3/lib:$LD_LIBRARY_PATH"
export CUDNN_PATH="/usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn.so"
再使其生效：
$ source ~/.bashrc
安装cnDNN
Host下虽然已经安装了cnDNN环境，但是容器内没法使用，所以需要再搞一把。
先将cnDNN的压缩包解压到base目录，此处为cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24目录，在容器命令行下运行：
$ cp /host/cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/include
$ cp /host/cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24/cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.0/lib64
$ chmod a+r /usr/local/cuda-10.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn*
然后验证一下，不报错就OK了。
$ echo -e '#include"cudnn.h"
void main(){}' | nvcc -x c - -o /dev/null -lcudnn
安装openssh-server
$ apt install -y openssh-server
修改/etc/ssh/sshd_config，找到#PermitRootLogin开头的这一行，修改为PermitRootLogin yes，这样就可以通过root登录了。
然后修改密码：
$ passwd
两次输入密码，然后重启ssh：
$ /etc/init.d/ssh restart
出现下面内容就OK了。
* Restarting OpenBSD Secure Shell server sshd [ OK ]
这里为了简单粗暴，采用了root来登陆。
如果考虑安全，可自行创建用户，并对ssh进行配置。
安装python常用组件
Ubuntu 18.04的容器，默认安装了python 3.6.7，此时还需安装pip：
$ apt install -y python3-pip
建议不要更新pip，否则容易出现问题。
创建pip的配置文件目录~/.pip，再创建文件~/.pip/pip.conf，内容如下：
[global]
trusted-host=mirrors.aliyun.com
index-url=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
安装常用的包：
$ pip3 install numpy matplotlib Pillow scipy jupyter pandas h5py easydict sklearn
安装opencv-python
$ apt install -y libsm6 libxext6 libfontconfig1 libxrender1
$ pip3 install opencv-python
此时安装的opencv版本是4.0.0。
保存镜像
至此，就可以在Host下运行命令将容器保存为镜像了。
$ sudo nvidia-docker commit dl-base dl/base
这样就生成了一个镜像dl/base，大小为4.36GB。
在此镜像基础上，可以自行安装不同的框架。
jupyter notebook
如果希望在容器中启动jupyter notebook，需要加上参数如下：
$ jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --allow-root