Docker编译镜像及运行容器过程中，常见BUG

001

• Problem
  在编译Linux内核过程中，执行sudo apt-get update指令时，出现以下问题：
  The following signatures couldn't be verified because the public key is not available: NO_PUBKEY 3B4FE6ACC0B21F32
• Solution
  这是因为更换三方源没有对应的Key。直接执行如下命令，比如我没有 3B4FE6ACC0B21F32，就需要执行

sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 3B4FE6ACC0B21F32

002

• Problem
  Docker环境里已经安装opencv-python，但运行import cv2时，出现以下错误：
  ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
• Solution
  出现这个错误，是因为之前docker里安装的opencv无法使用。我之前是用这条命令安装的： pip3 install opencv-python，这条命令安装的opencv在本地的环境中可以使用，但无法在docker里使用。根据经验，有以下两种解决方案：
  1）一般来说，是镜像Linux内核中缺少了libopencv-dev环境，可以先行安装该环境后再编译镜像。

sudo apt-get install -y libopencv-dev

但是，当安装libopencv-dev环境过程中再次出现无法解决的问题时，可尝试安装opencv-python-headless包；
2）可以先把之前用上面命令安装的opencv删除，然后用这条命令安装opencv-python-headless：

pip3 uninstall opencv-python
pip3 install opencv-python-headless

003

• Problem
  想要在Docker容器中运行深度学习模型时，出现了来自daemon的错误响应：
  docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].
• Solution
  这很大可能是因为Ubuntu中没有安装nvidia-docker2，按照以下指令在Ubuntu机器上安装即可

# 设置变量
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
# 安装公钥
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
# 获取list
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
# 更新, 并安装nvidia-docker2
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
# 重启
sudo systemctl restart docker