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第一步先下载镜像,第二步创建容器,第三步配置解释器,在dockerhub上有许多mmdetection框架的镜像,我们选择下载人数最多的vistart/mmdetection镜像,在命令行中输入以下命令:dockerpullvistart/mmdetection。下载完镜像之后,用以下的命令创建容器,dockerrun--runtime=nvidia--namemy_mmdetection--ipc=host-v/home/project:/home-i-tvistart/mmdetection/bi。其中,-v/home/project:/home是将本地/home/project路径映射到容器中的j/home路径。其他的一些设置可以参考,需举派要指出的是,第二个步骤对于pycharm加载docker解释器并没有作用,执行或者不执行都可以。按照上述2个步骤,已经可以使用容器进行开发了。但是只能在命令行中进行命令的输入,也只能使用vim进行代码编辑。此外,这种方式也无法进行debug,只能通过在程序中相应位置print来查看代码运行情况,非常不利于初学者和开发者调试代码。当然,目前流行的方法是通过SSH连接到容器内部,然后使用pycharm[2]或者VSCode[3]来改桥调试代码。但是这两种方法都有各自存在的缺点。核答猛前一个方法的不足在于,一是因为实在不喜欢PyCharm,而是因为它并不是直接编辑docker中的文件,而是在本地创建一个文件夹,编辑本地文件,然后和远程docker同步,除了每次都要麻烦地点击鼠标同步以外,还要担心在docker上编辑和在本地编辑会不会有冲突。后一个方法的不足在于:VSCode连接到远程服务器或者容器不稳定,有时会突然断开连接,而且并不支持断点调试。
操作步骤如下:1、打开系统设置,在pycharm首页点击菜单脊丛栏【文件,设置】。2、打开解释器,在设置中心点击【项御猜目,python解释器】。3、选择添加解释器,在解释器界面点击后面的齿轮按钮,在弹出的窗口中选择樱拆樱【添加】。
第一步,选择setting,设置第二步在settting中选择 Project Interpreter,点右侧箭头处按钮,并选择add第三步在anaconda navigator中添加好所需要的python环境,然后选李灶吵择箭头处的existing environment第四步,选择配置好的环境所在位置,在anaconda中,是在目录下的辩蠢 env文件夹哪侍下面选择需要的环境名字点OK,结束。成功运行。
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