docker配置tensorflow1.14的dorkerfile

我们在认识了docker之后，知道docker的主要功能和几大组成部分镜像、容器，仓库。

也知道怎么从仓库中pull镜像，但是我们要创建一个自己的镜像，步骤如下：

docker build  -f dockerfile文件路径 -t mydockerimages：tag .（一定别忘了写这个点）

dockerfile的组成部分有以下主要的关键词，全部大写：

FROM： tensorflow/tensorflow  #这里是以tensorflow为例，作为基础镜像，也就是镜像的第一层

MAINTAINER： --name --contact --addrress等 # 主要是描述作者信息<maguayy@qq.com>

ENV: #编辑你运行的环境变量

RUN: #编辑你要运行的在容器里面的命令

EXPOSE：#暴露端口，一般用于外网访问时使用

WORKDIR:　　#这里主要编辑容器运行时候的工作路径

VOLUME   #挂载卷的目录

 

 

编写dockerfile的例子：

FROM tensorflow/tensorflow

MAINTAINER maguayy<maguayy@qq.com>

RUN apt-get update

RUN apt install pip

RUN pip install numpy

RUN pip install sklearn

CMD "----END----"

CMD /bin/bash

 

然后根据上面的命令即可创建一个自己的镜像

然后执行

docker run -it 镜像id 进入容器，创建一个python文件 执行即可！比如

在容器的root@d0790fe03b62:/usr/local# 的目录下：执行

touch test.py

这时候 会创建一个test的python文件

然后进行编辑，写上相应的程序。

执行python tesr.py

即可。