网站建设步骤及分工论文怎么让关键词快速上首页
问题一描述
将docker容器通过docker export命令打包，传输到另外的服务器，再通过docker import命令导入后，发现原来docker容器中的环境变量失效了。
解决方案
1. 【无效方案】直接在docker容器中通过export命令设置环境变量。
export LD_LIBRARY_PATH=/home/shared/TensorRT-8.2.4.2/lib:/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64
显然，export命令配置的环境变量只能临时生效，重新进入容器后环境变量失效。
2. 【无效方案】在docker容器的/etc/profile中配置环境变量。
a. 在docker容器中，在/etc/profile的末尾添加环境变量配置：
export LD_LIBRARY_PATH=/home/shared/TensorRT-8.2.4.2/lib:/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64
b. 然后执行环境变量刷新：
source /etc/profile
在/etc/profile中配置环境变量是令环境变量永久生效的通用做法，但对于docker，这一做法失败了，表现为，重新进入docker后，环境变量失效，并且重启docker容器同样无效。
3. 【有效方案】在docker容器的/root/.bashrc中配置环境变量。
在docker容器中，在/root/.bashrc的末尾添加环境变量配置：
export LD_LIBRARY_PATH=/home/shared/TensorRT-8.2.4.2/lib:/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64
重新进入容器，可以发现环境变量保持生效。
4. 【有效方案】该方案为方案2的改进版。
在docker容器的/etc/profile中配置环境变量，然后在/etc/bash.bashrc或/etc/bashrc中增加环境变量刷新命令。
a. 在docker容器中，在/etc/profile的末尾添加环境变量配置：
export LD_LIBRARY_PATH=/home/shared/TensorRT-8.2.4.2/lib:/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64
b. 在/etc/bash.bashrc或/etc/bashrc的文件末尾增加环境变量刷新命令：
source /etc/profile
问题二描述
将docker容器通过docker export命令打包，传输到另外的服务器，再通过docker import命令导入后，发现在docker容器外部无法执行docker容器中的命令，而原始的，export之前的docker，则不存在此问题。
例如：在docker容器中，可以正常执行python、ll等命令，但在dockers外部，则会出现command not found错误。
docker exec gpu21 /bin/bash -c"ll"
/bin/bash: ll: command not found
docker exec gpu21 /bin/bash -c "cd/home/server && ./start.sh"
/bin/bash: python: command not found
解决方案
1. 【有效方案】直接在docker容器中对应的脚步中通过export命令设置环境变量。
简单分析可以认为，在docker容器中，bash能够正常找到执行程序，而在docker外部，bash找不到执行程序，所以还是环境变量的PATH变量的问题，并且是PATH变量的值在容器中是正确的，而在容器外部调用bash执行命令时，PATH变量失效。
暂时能想到的解决方案是，直接在docker中需要执行的脚本里边再次设定环境变量。例如，对于以下执行需求：
docker exec gpu21 /bin/bash -c "cd/home/server && ./start.sh"
/bin/bash: python: command not found
我们可以直接进入容器，查看PATH变量的值：
echo $PATH
/root/anaconda3/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin
以及查看在容器外部执行时PATH变量的值：
docker exec gpu21 /bin/bash -c "echo$PATH"
/usr/local/cuda-11.2/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin
可以发现两者并不一致，这也正是问题所在。我们可以改写start.sh脚本，在脚本的开始处添加设置环境变量的内容，使得在容器外部时PATH变量的值与docker容器内部一致。
在start.sh文件的开头处添加以下内容：
exportPATH=/root/anaconda3/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin
再次在容器外部执行start.sh，发现可以成功执行了：
docker exec gpu21 /bin/bash -c "cd/home/server && ./start.sh"
终极解决方案
在传递docker镜像时，请避免使用
docker export
命令；请改用
docker save
命令，已避免可能出现的环境变量问题。
两者区别在于：
docker export命令针对容器执行，对应的，导入命令为：
docker import
docker save命令针对镜像执行，对应的，导入命令为：
docker load
容器迁移步骤
以如下容器为例：
b379e350987d vsr_trt "/bin/bash" 6 weeks ago Up 6 weeks enhancefox
容器名称为enhancefox，其镜像为vsr_trt，迁移镜像的操作步骤如下：
1. 通过容器创建新的镜像。
如果容器在原镜像的基础之上有变更，需提交变更，创建一个新版本的镜像。
docker commit enhancefox vsr_trt:20230215
这里我们将容器enhancefox在通过原镜像vsr_trt创建之后可能产生的变更进行提交，创建版本号为20230215的新镜像。
2. 保存镜像。
docker save vsr_trt:20230215 > /home/vsr_trt_20230215_save.tar
3. 传递镜像和容器。
将保存的镜像传递至新的服务器，在新的服务器上执行：
scp -P 22 dancen@10.17.1.11:/home/vsr_trt_20230215_save.tar/home/vsr_trt_20230215_save.tar
打包容器相关文件等：
cd /mnt/data
tar -czvf enhancefox.tar enhancefox
scp -P 22 dancen@10.17.1.11:/mnt/data/enhancefox.tar/mnt/data/enhancefox.tar
4. 导入镜像并创建容器。
在新服务器上导入镜像：
docker load -i /home/vsr_trt_20230215_save.tar
解压容器相关文件等：
cd /mnt/data
tar -xvf enhancefox.tar
创建新容器：
docker run -itd --gpus all --ipc=host--network host -p 9501:9501 -v /mnt/data/enhancefox:/home/server -v/etc/timezone:/etc/timezone -v /etc/localtime:/etc/localtime --name enhancefoxvsr_trt:20230215