机器学习之开发环境篇

为方便调试docker中的python程序，可以考虑在docker中安装jupyter，将运行的容器作为服务器，实现交互式的程序调试。

机器学习之：在ubuntu系统中，基于docker安装pytorch，使用宿主机GPU，比直接在宿主机中安装更加方便。

更新容器的源：如果是新pull的镜像，需要更新下容器里的源，加快后续软件下载的速度，提高环境搭建效率。

本文主要记录ubuntu安装ddocker的步骤，及docker的常用命令。机器学习的开源代码很多，但是大多数使用的环境不一致，基于Docker能够快速地搭建开发环境，并方便后续工作的迁移。