深度学习 Docker 实现流程
步骤概览
下面的表格总结了实现深度学习 Docker 的步骤：
| 步骤 | 操作 | 代码 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 1 | 安装 Docker | sudo apt install docker-ce |
安装 Docker 引擎 |
| 2 | 创建 Dockerfile | Dockerfile |
编写用于构建镜像的 Dockerfile |
| 3 | 构建镜像 | docker build -t deeplearning:latest . |
根据 Dockerfile 构建镜像 |
| 4 | 运行容器 | docker run -it --name deeplearning-container deeplearning:latest |
以交互式模式运行容器 |
| 5 | 进入容器 | docker exec -it deeplearning-container bash |
进入正在运行的容器 |
| 6 | 安装深度学习工具 | pip install tensorflow |
在容器中安装所需的深度学习工具 |
以下是每个步骤的详细说明。
步骤详解
步骤 1：安装 Docker
首先，我们需要安装 Docker 引擎。在 Ubuntu 系统中，可以使用以下命令进行安装：
sudo apt install docker-ce
这将安装 Docker 引擎，并启动 Docker 服务。
步骤 2：创建 Dockerfile
Dockerfile 是一个用于构建 Docker 镜像的文本文件。你可以在项目的根目录创建一个名为 Dockerfile 的文件，并用文本编辑器打开它。
以下是一个示例 Dockerfile 的内容：
FROM ubuntu:latest
RUN apt update && apt upgrade -y
RUN apt install -y python3-pip
WORKDIR /app
COPY requirements.txt /app/requirements.txt
RUN pip3 install -r requirements.txt
CMD ["bash"]
上述 Dockerfile 的意思是：
- 使用最新版的 Ubuntu 作为基础镜像
- 更新操作系统并安装 Python 3 的 pip
- 设置工作目录为
/app - 拷贝项目中的
requirements.txt文件到容器的/app目录下 - 在容器中使用 pip 安装
requirements.txt中列出的软件包 - 启动容器后，默认运行
bash命令
步骤 3：构建镜像
要构建我们的镜像，我们需要在项目的根目录执行以下命令：
docker build -t deeplearning:latest .
其中，deeplearning:latest 是镜像的名称和标签。-t 参数用于给镜像指定名称和标签，. 表示 Dockerfile 所在的目录。
该命令将根据 Dockerfile 构建镜像，并将其标记为 deeplearning:latest。
步骤 4：运行容器
构建完镜像后，我们可以运行一个容器来使用它。使用以下命令启动容器：
docker run -it --name deeplearning-container deeplearning:latest
这将以交互式模式运行容器，并将其命名为 deeplearning-container。
步骤 5：进入容器
在容器中运行深度学习代码之前，我们需要进入容器的命令行界面。使用以下命令进入正在运行的容器：
docker exec -it deeplearning-container bash
这将以交互式模式进入容器的命令行界面，允许你在容器中执行命令。
步骤 6：安装深度学习工具
现在我们已经进入容器的命令行界面，可以使用 pip 命令安装所需的深度学习工具。
例如，要安装 TensorFlow，可以运行以下命令：
pip install tensorflow
这将使用 pip 安装最新版本的 TensorFlow。
类图
下面是一个简单的类图，展示了深度学习 Docker 的组成部分：
classDiagram
Dockerfile --|> Docker Image
Docker Image --|> Docker Container
Docker Container ..> Deep Learning
