ubuntu安装中文输入法成功教程：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/508797663
博主希望尽量的不去宿主机中操作，达到对原系统的保护的效果，并且能够进行日常的深度学习网络的训练，因此想到了docker(Kubernetes 太高端)
使用docker安装带有显卡的镜像
https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html
docker镜像：建议使用dev,ncvv作为cuda的编译器，在runtime的镜像中是不提供的。
https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda/tags?page=11
docker启动容器
方式1：
sudo nvidia-docker run -it --shm-size=10g -v /home/ngl/workspace:/home/workspace --runtime=nvidia -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICE=0 nvcr.io/nvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04
-v参数 ： 宿主机路径：镜像路径
如：/home/ngl/workspace:/home/workspace
这样便可将宿主目录映射到镜像中
方式2：
sudo docker run --shm-size 30G -itd -v /home/ngl/workspace:/home/workspace --gpus all openppl:v1 /bin/bash
-d：后台方式运行
使用docker exec重新进入docker容器
sudo docker exec -it ed9fb07da79f /bin/bash
在运行docker 镜像时发现，没打开一次镜像，都需要重新配置环境，颇为麻烦
因此，可在配置完docker镜像后，使用docker commit 命令将docker镜像镜像进行保存
保存对容器的修改
当你对某一个容器做了修改之后（通过在容器中运行某一个命令），可以把对容器的修改保存下来，这样下次可以从保存后的最新状态运行该容器。docker中保存状态的过程称之为committing，它保存的新旧状态之间的区别，从而产生一个新的版本。
目标：
首先使用 docker ps -l命令获得安装完ping命令之后容器的id。然后把这个镜像保存为learn/ping。
提示：
-
运行docker commit，可以查看该命令的参数列表。
-
你需要指定要提交保存容器的ID。(译者按：通过docker ps -l 命令获得)
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无需拷贝完整的id，通常来讲最开始的三至四个字母即可区分。（译者按：非常类似git里面的版本号)
正确的命令：
$sudo docker commit -a "niuli" -m "openppl env" ec56bf71f0c8 openppl:v1
-a: 提交的镜像作者；
-c :使用Dockerfile指令来创建镜像；
-m :提交时的说明文字；
-p :在commit时，将容器暂停。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_38070782/article/details/106322777
dpkg -l 命令可以浏览所有安装的包，其中 rc 状态的包即卸载了包却保留了配置文件。如果想要完整删除所有 rc 状态的包一个一个删还是很麻烦的，所以可以使用以下命令进行清理
dpkg -l | grep ^rc | cut -d' ' -f3 | sudo xargs dpkg --purge
删除安装失败的包
查看有哪些安装失败的包
sudo dpkg --configure -a
删除安装失败的包
$ sudo dpkg --remove --force-remove-reinstreq package_name
$ sudo apt-get update
删除软件包后，使用命令更新系统，成功更新后重新启动系统。
报错：E: Error, pkgProblemResolver::Resolve generated breaks, this may be caused by held packages
参考：https://blog.csdn.net/weixin_42156097/article/details/103805063
sudo aptitude install <packagename>
补充：如果显示没有"aptitude"这个命令，安装它
sudo apt-get install aptitude
python虚拟环境操作：
python虚拟环境