在dockerhub上有許多mmdetection框架的鏡像，我們選擇下載人數最多的vistart/mmdetection鏡像，在命令行中輸入以下命令：dockerpullvistart/mmdetection。下載完鏡像之後，用以下的命令創建容器，dockerrun--runtime=nvidia--namemy_mmdetection--ipc=host-v/home/project:/home-i-tvistart/mmdetection/bi。其中，-v/home/project:/home是將本地/home/project路徑映射到容器中的j/home路徑。其他的壹些設置可以參考，需要指出的是，第二個步驟對於pycharm加載docker解釋器並沒有作用，執行或者不執行都可以。按照上述2個步驟，已經可以使用容器進行開發了。但是只能在命令行中進行命令的輸入，也只能使用vim進行代碼編輯。此外，這種方式也無法進行debug，只能通過在程序中相應位置print來查看代碼運行情況，非常不利於初學者和開發者調試代碼。
當然，目前流行的方法是通過SSH連接到容器內部，然後使用pycharm[2]或者VSCode[3]來調試代碼。但是這兩種方法都有各自存在的缺點。前壹個方法的不足在於，壹是因為實在不喜歡PyCharm，而是因為它並不是直接編輯docker中的文件，而是在本地創建壹個文件夾，編輯本地文件，然後和遠程docker同步，除了每次都要麻煩地點擊鼠標同步以外，還要擔心在docker上編輯和在本地編輯會不會有沖突。後壹個方法的不足在於：VSCode連接到遠程服務器或者容器不穩定，有時會突然斷開連接，而且並不支持斷點調試。