Docker GPU容器复用问题：如何使用已创建的gracious_feistel容器

1. 查看容器状态 #

先确认目标容器gracious_feistel的状态，执行命令：

docker ps -a

从输出中找到该容器的状态（Exited表示已停止，Up表示正在运行）。

2. 启动停止状态的容器 #

如果容器处于停止状态，直接启动它即可：

docker start gracious_feistel

启动后，容器会按照创建时的配置（包括GPU支持、端口映射、Jupyter服务）运行，你可以直接访问localhost:8888使用Notebook。

如果需要进入容器的交互式终端，执行：

docker exec -it gracious_feistel /bin/bash

3. 操作运行中的容器 #

如果容器已经在运行，仅需要进入终端的话，直接执行上面的docker exec命令即可。

额外提示：创建容器时指定固定名称 #

下次创建容器时，建议通过--name参数指定自定义名称，避免随机生成的名字（比如gracious_feistel），方便后续操作：

docker run --name my_nlp_notebook --gpus all -it -p 8888:8888 nlp_python:latest

关于你的Dockerfile的小提醒 #

你的Dockerfile中使用了多个FROM指令，这属于多阶段构建，但最终只有最后一个FROM pytorch/pytorch:2.1.0-cuda12.1-cudnn8-runtime的镜像会作为基础，前面的ubuntu:20.04和python:3.10.13的内容不会被保留。如果需要基于Ubuntu环境，建议直接以PyTorch的镜像为基础（该镜像本身基于Ubuntu），无需重复指定前面的FROM。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jose Serra