PyTorch-CUDA-v2.6镜像跨平台迁移实战指南：Windows与Linux无缝迁移教程（小白友好版）

2. 迁移前准备工作：确保环境一致

在开始Windows Linux容器迁移前，请完成以下准备：

• 安装Docker：在Windows上使用Docker Desktop（确保启用WSL2），在Linux上安装Docker Engine（如Ubuntu用sudo apt-get install docker-ce）。
• 验证PyTorch-CUDA-v2.6镜像：在Windows上运行docker images查看镜像ID和标签。
• 检查网络：确保两台机器可通过局域网或文件共享传输数据。

3. 跨平台迁移步骤：从Windows导出到Linux导入

以下是详细的Docker镜像导出导入流程，小白可一步步跟随：

步骤1：在Windows系统导出PyTorch-CUDA镜像

打开Windows命令提示符或PowerShell，执行命令将镜像保存为tar文件：

docker save -o pytorch_cuda_v2.6.tar [镜像ID或名称]

例如：docker save -o pytorch_cuda_v2.6.tar pytorch/pytorch:2.6-cuda11.8-cudnn8-runtime。这实现了PyTorch镜像迁移的本地打包。

步骤2：传输tar文件到Linux系统

使用工具如SCP、SFTP或共享文件夹将pytorch_cuda_v2.6.tar复制到Linux机器。示例SCP命令（从Windows终端运行）：

scp pytorch_cuda_v2.6.tar user@linux_ip:/path/to/destination

确保Linux用户有写入权限，这促进CUDA跨平台兼容性的文件转移。

步骤3：在Linux系统导入并验证镜像

在Linux终端中，导航到tar文件目录，运行导入命令：

docker load -i pytorch_cuda_v2.6.tar

验证导入成功：docker images应显示PyTorch-CUDA-v2.6镜像。运行测试容器：docker run --gpus all -it [镜像ID] python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"，输出True表示Windows Linux容器迁移成功。

4. 常见问题与解决方案

• 问题1：导入后镜像标签丢失。解决方案：使用docker tag [镜像ID]新名称:标签重新标记。
• 问题2：Linux上CUDA不识别GPU。解决方案：安装NVIDIA驱动和nvidia-docker2，并确保Docker配置支持GPU。
• 问题3：文件传输失败。解决方案：检查网络连接或使用USB驱动器物理拷贝。

5. 总结与最佳实践

通过本教程，您已掌握PyTorch-CUDA-v2.6镜像的跨平台迁移。关键点包括利用Docker镜像导出导入工具保持环境一致，以及测试CUDA跨平台兼容性。建议定期备份镜像，并在迁移后验证PyTorch和CUDA功能。这简化了深度学习项目在Windows和Linux间的部署，提升开发效率。

现在，您可以自信地实现PyTorch-CUDA镜像的跨平台迁移了！如有问题，参考Docker官方文档或社区论坛。