docker私服搭建有官方的registry镜像，也有改版后的NexusOss3.x，因为maven的原因搭建了nexus，所以一并将docker私服也搭建到nexus上。nexus的安装过程就单独说了，如果是2.x系列需要升级到2.14版本再升级到3.y系列，如果3.x到3.y直接升级就可以。从3.0版本开始，nexus不再只是一个maven仓库，还可以是docker、npm、bower的私有仓
封装定义：隐藏对象的属性和实现细节，仅对外提供公共访问方式。【好处】将变化隔离；便于使用；提高复用性；提高安全性；【封装原则】将不需要对外提供的内容都隐藏起来；把属性都隐藏，提供公共方法对其访问。PS私有变量和私有方法在python中用双下划线开头的方式将属性隐藏起来(设置成私有的)私有变量#其实这仅仅这是一种变形操作#类中所有双下划线开头的名称如__x都会自动变形成：_类名__x的形式：clas
# PyTorch 封装教程
在深度学习和机器学习的领域中，封装代码是提升代码可重用性和可读性的有效方式。在本篇文章中，我们将学习如何在 PyTorch 中进行封装。以下是实现 PyTorch 封装的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# PyTorch模型封装：让深度学习模型更加高效
在机器学习和深度学习的应用中，封装模型是一项重要的工作。通过对模型的封装，我们可以简化模型的使用，提升代码的可读性和重用性。本文将介绍如何在PyTorch中封装模型，并提供相应的代码示例。
## 模型封装的意义
封装是面向对象编程（OOP）中的一种重要原则，它可以将数据和操作数据的代码组织在一起。在深度学习中，封装模型的好处主要体现在以下几
在当今深度学习领域，PyTorch使用得越来越广泛。随着模型复杂度的提升，如何将PyTorch模型封装成易于复用和部署的形式，成为了一个重要的技术挑战。本文将详细介绍“PyTorch模型封装”的解决方案，依照环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展的结构进行深入探讨。以下内容将会涵盖所有关键环节，以助于读者更好地理解这一过程。
## 环境准备
首先，我们需要确保开发环境的兼容
# PyTorch变量封装：简化深度学习开发的利器
在深度学习的开发过程中，有效地管理和处理数据是非常重要的。而在PyTorch中，变量的封装为我们提供了便捷的方式来处理数据的流动。本文将简要介绍PyTorch变量封装的概念、使用及其在深度学习中的应用。我们将通过代码示例和状态图来加深理解。
## 一、什么是PyTorch变量封装？
在早期的PyTorch版本中，变量（`Variable`）
Python——面向对象三大特性之封装封装含义封装单从字面意思理解，装就是装东西，封就是不让外面知道。封的概念代表隐藏。我们学习过的类就有封装的概念。Pyhton并不依赖语言的特性去封装数据，而是通过遵循一定的数据属性和函数属性的命名约定来达到封装的效果。（大白话讲，python并没有真实封装隐藏的语法，更像是通过君子协议，告诉你这个就是我要封装隐藏的东西，外部调用者不能调用这个；然而外部者想要调
在前面，我们封装好了线程池与Socket的相关组件，接下来我们实现几个将简单的实例。首先，我们可以将用户实现的回调函数封装到class中直接绑定，这样，简洁的main函数中，我们只需传递相应的IP与port，然后启动服务器即可。 然后，我们可以实现一个群聊的小程序，我们需要将连接的客户端保存好，然后遍历所有连接的客户端，只有发送信息的人与客户端不同时才发送信息，同时，我们还需要控制客户端
目录1. 封装docker流程1.1 本文中不涉及拉一个全新镜像。1.2 镜像实例化1.2.1 查看镜像1.2.2 创建容器1.2.3 查看容器1.3 搭建环境1.3.1 运行容器1.3.2 部署代码1.4 将容器重新提交为镜像1.5 导出为镜像2. 加载镜像3. 在容器中安装jdk步骤1. 封装docker流程1.1 本文中不涉及拉一个全新镜像。1.2 镜像实例化1.2.1 查看镜像在服务器上找
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2023-07-14 13:42:57
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需求我们以 封装Centos7.5为例，安装必要的包然后封装成镜像安装Docker官网： Install Docker Engine on CentOS | Docker Documentation镜像封装的两种方式使用dockerfile 镜像镜像封装 ： 优点体积小，但是要编写dockerfile文件直接在docker服务器启动容器再封装： 优点是操作简单，缺点是体积大使用docke
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2023-07-14 13:43:37
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前言最近需要将训练好的模型利用docker封装成镜像上传，之前曾经自学过一段时间docker（没接触过swam，compose，原因是没有那么多集群给我去部署），但是在封装的过程中还是遇到了许多问题，特此记录一下踩到坑。注意：本次的系统为ubuntu18.04 LTS正文安装docker安装nvidia-container-toolkit一开始我以为安装完docker引擎之后就可以愉快的拉取镜像和
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2023-08-18 14:31:43
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docker如何实现打包？Docker相关术语：(1).镜像、容器、仓库Docker的特点：(1).关键字：集装箱、标准、隔离。Docker的部署实践：1.创建dockerfile注意我提到的假设：你的jar包或者war包都已经打包成功，并且docker安装成功。dockerfile 的内容如下：FROM azul/zulu-openjdk:8VOLUME /home/work/springDem
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2024-02-12 22:05:34
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镜像分层结构1.共享宿主机的kernel 2.base镜像提供的是最小的Linux发行版 3.同一docker主机支持运行多种Linux发行版 4.采用分层结构的最大好处是：共享资源比如当你已经拉取Nginx 1.17版本的镜像之后，若再次拉取Nginx 1.16 版本时，只需要下载不同的层即可，相同的层可以共享使用，这样就可以节省资源和网络带宽。当你删除其中某个镜像版本时，也只会删除掉不一样的层
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2023-08-18 15:15:27
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什么是DockerDocker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。简单的理解，Docker类似于集装箱，各式各样的货物，经过集装箱的标准化进行托管，而集装箱和集装箱之间没有影响。也就是说，Docker平台就是一个软件集装箱化平
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2023-07-18 13:47:58
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第一次在实验室服务器上用docker封装镜像，把整个流程梳理如下1. 拉取镜像sudo docker pull continuumio/anaconda3但是使用该命令会遇到报错： Error response from daemon: Get https://registry-1.docker.io/v2/: net/http: request canceled while waiti
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2023-10-06 22:17:36
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what什么是dockerDocker是一个开源的软件容器平台，可以让开发人员将应用程序与其所需的环境（如操作系统和依赖项）打包在一起，并将它们部署到任何地方。why为什么要用docker部署软件的时候有个很重要的东西就是搭建环境，程序所依赖的东西都要安装好，而docker能很好的解决这个痛点。用docker就是为了给运维省事了，开发出来的程序，封为docker之后，部署运行就很方便。how怎么使
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2023-06-14 19:40:38
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Docker安装以及使用Docker部署简单的web应用1. 关于Docker1.1 Docker是什么 docker按照通俗易懂的理解来说就是一个用来装应用的容器,就像可以把水装到杯子里，把饭装到碗里，把钱装到钱包里，可以把网站放在docker中,可以把任何想得到的程序放在docker中。1.2 Docker的三个概念 分别是镜像(image),容器(container),仓库(Reposito
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2023-07-28 00:26:11
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参考链接: docker封装深度学习框架链接: link.安装nvidia-docker 在深度学习中，如果要使docker中的代码能够在GPU的环境下运行，需要安装nvidia-docker。链接: link.//常用docker指令链接: [link]().
//查看所有镜像
docker images
//查看所有容器
docker ps -a
//停止所有容器
docker stop $(
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2023-08-10 10:53:02
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文章目录0 痛点分析1 Docker简介1.1 了解概念1.2 Docker的定义2 Docker安装方法3 Docker基本命令4 Docker封装Python程序 写在前面：使用Docker封装Java应用还是很简单的，但是现在是一个神经网络项目使用Pyhon编写的，所以部署项目还是遇到了一点问题~！ 0 痛点分析当我们的代码拿到别人的电脑运行时，总会报错。为什么? 因为所安装的依赖环境不一
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2023-06-14 19:40:33
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系列文章目录 docker之封装镜像之nginx容器化3 docker系列文章目录一、本文内容二、基础的镜像的选取，通过docker查找拉取三、nginx容器化 一、本文内容学会如何自己封装一个完整的镜像，将nginx容器化并且优化该镜像 容器启动后，宿主机能上网，容器也能上网。二、基础的镜像的选取，通过docker查找拉取[root@docker1 yum.repos.d]# docker
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2023-08-18 14:15:44
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