Windows10 + docker for desktop + WSL2 实现Windows运行docker进行GPU加速，pycharm远程连接容器内的解释器，本地使用（连接）容器内jupyter

一、安装和配置Docker for Desktop
Docker for Desktop是一款在Windows上运行Docker的工具，它提供了GPU加速功能，使得在Windows上运行需要进行GPU计算的容器成为可能。以下是安装和配置Docker for Desktop的步骤：

1. 下载并安装Docker for Desktop。可以从Docker官网下载最新版本的Docker for Desktop，并按照提示完成安装。
2. 启动Docker for Desktop。安装完成后，可以在开始菜单中找到Docker for Desktop并启动。
3. 配置Docker for Desktop。在Docker for Desktop的设置中，需要开启“Use the WSL 2 based engine”选项，以便使用WSL2作为容器引擎。同时，还需要开启“Expose daemon only on tcp, on a non-localhost address”选项，以便容器能够访问Docker daemon。
   二、安装和配置WSL2
   WSL2是Windows Subsystem for Linux的简称，它可以在Windows上运行Linux子系统。通过WSL2，可以在Windows上运行GPU加速的容器。以下是安装和配置WSL2的步骤：
4. 下载并安装WSL2。在Windows10上，可以通过“Turn Windows features on or off”来开启WSL2功能。在“Windows Features”窗口中勾选“WSL 2”选项，并点击“OK”。
5. 安装Linux发行版。在WSL2中，可以选择安装不同的Linux发行版。推荐使用Ubuntu 20.04或更高版本。可以通过Microsoft Store来安装WSL2的Linux发行版。
6. 启动WSL2。安装完成后，可以在“Microsoft Store”中找到安装的Linux发行版并启动。
   三、在容器中运行GPU加速的计算任务
   在配置好Docker for Desktop和WSL2后，就可以在容器中运行GPU加速的计算任务了。以下是运行GPU加速的计算任务的步骤：
7. 编写Dockerfile。在编写Dockerfile时，需要指定使用NVIDIA的官方GPU镜像作为基础镜像，并安装所需的GPU驱动程序和计算库。同时，还需要指定容器的环境变量和运行命令。
8. 构建Docker镜像。编写好Dockerfile后，需要使用“docker build”命令来构建Docker镜像。在构建镜像时，需要指定使用的Dockerfile路径和标签等信息。
9. 运行GPU加速的容器。构建好Docker镜像后，可以使用“docker run”命令来运行GPU加速的容器。在运行容器时，需要指定使用的镜像、端口映射、卷挂载等信息。同时，还需要指定容器的环境变量和运行命令。
   四、PyCharm远程连接容器内的解释器
   PyCharm是一款强大的Python集成开发环境（IDE），它支持远程连接容器内的解释器。以下是使用PyCharm远程连接容器内的解释器的步骤：
10. 在PyCharm中配置远程解释器。在PyCharm中，选择“File”菜单中的“Settings”，然后选择“Project: [Your Project Name]”节点下的“Python Interpreter”。在解释器列表中选择“SSH Interpreter”，并输入容器的IP地址和端口号等信息来配置远程解释器。同时，还需要选择使用的Python版本和所需的库等信息。
11. 在PyCharm中运行Python程序。配置好远程解释器后，就可以在PyCharm中运行Python程序了。选择“Run”菜单中的“Run”或按下快捷键Shift+F10来运行程序。PyCharm会自动将程序发送到容器内的解释器中执行，并在PyCharm中显示程序的输出结果。
    五、本地使用（连接）容器内Jupyter Notebook
    Jupyter Notebook是一款交互式的Web应用程序，它支持在本地使用（连接）容器内的Jupyter Notebook。以下是使用本地连接容器内Jupyter Notebook的步骤：
12. 在容器中启动Jupyter Notebook服务。在容器中，使用“jupyter notebook”命令来启动Jupyter Notebook服务。该命令会在容器的