Docker-如何在现有Docker映像中添加新的python依赖项？

发布时间：2020-12-16 03:24:12 所属栏目：安全来源：网络整理

导读：我是Docker的新手. 我在Windows 10操作系统中使用tensorflow docker遇到困难. 在我跟随Udacity的深度学习课程时,我在instruction之后下载了tensorflow docker,并尝试启动第一个任务. 但由于docker映像缺少scikit-learn软件包,因此无法启动. 因此,基本上,为了

我是Docker的新手.

我在Windows 10操作系统中使用tensorflow docker遇到困难.

在我跟随Udacity的深度学习课程时,我在instruction之后下载了tensorflow docker,并尝试启动第一个任务.

但由于docker映像缺少scikit-learn软件包,因此无法启动.

因此,基本上,为了克服这个问题,我要做的就是首先运行docker映像：

docker run -it -p 8888:8888 b.gcr.io/tensorflow/tensorflow /bin/bash

然后我运行：

pip install -U scikit-learn

然后我运行(可能不是100％正确,而是类似)：

./run_jupyter.sh

启动iPython笔记本以执行我的任务.

我的问题很简单：

如何保存在此docker映像上发生的更改,因此不必在每次必须重新启动笔记本时都重复此步骤？

我可以通过修改docker配置文件来做到这一点吗？

最佳答案

容器处于正确状态(安装了scikit-learn后,将执行脚本)后,将其停止(docker stop)并将其提交为新映像.

请参阅docker commit,以将容器的文件更改或设置提交到新图像中.

然后,您可以运行该新映像(使用与以前相同的参数),只是从该新映像创建的容器将具有前面的步骤.

但是另一种方法是从tenserflow udacity Dockerfile建立图像.

FROM gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest
MAINTAINER Vincent Vanhoucke <vanhoucke@google.com>
RUN pip install scikit-learn
RUN rm -rf /notebooks/*
ADD *.ipynb /notebooks/
WORKDIR /notebooks
CMD ["/run_jupyter.sh"]

该图像默认情况下将执行正确的命令.

（编辑：李大同）

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