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一、Docker Desktop安装
1、打开相关设置
按Win+R键，输入OptionalFeatures，在Hype-V前面打勾
按Win+R键，输出cmd，输入wsl --install 安装wsl
2 、下载docker
打开浏览器，输入下面地址，选择第一个下载：
https://docs.docker.com/desktop/setup/install/windows-install/
3、安装
安装方法两种，第一种是自定义路径安装，第二种是默认安装路径，为避免后期要配置wsl带来的一些麻烦，本次采用默认安装地址安装，及直接双击软件安装即可。
4、Docker Desktop镜像地址修改
打开左上角的设置，单击Docker Engine,删除原来的镜像地址，粘贴下列地址即可：
{"registry-mirrors": ["https://docker.m.daocloud.io","https://docker.nju.edu.cn","https://dockerproxy.com","https://hub-mirror.c.163.com"]
}
二、pycharm中配置docker镜像
1、拉取一个镜像：
docker pull pytorch/pytorch:2.4.0-cuda12.1-cudnn9-runtime
2、配置pycharm
打开pycharm，依次按照如下操作即可完成配置，配置时要输入镜像的名称和tag。
3、pycharm中torch.cuda.is_available()显示false解决方法
配置完成运行脚本检查gpu是否可用，发现不可用，如下图所示：
解决方法是，打开docker
复制下面内容到Docker Engine文本框中：
"runtimes": {"nvidia": {"path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime","runtimeArgs": []}}
文本框中完整内容如下：
{"default-runtime": "nvidia","registry-mirrors": ["https://docker.m.daocloud.io","https://docker.nju.edu.cn","https://dockerproxy.com","https://hub-mirror.c.163.com"],"runtimes": {"nvidia": {"path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime","runtimeArgs": []}}
}
再次重新运行pycharm中的脚本，显示如下即可配置成功。
