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深入理解pytorch庫的dockerfile_python

作者：點PY ? 更新時間： 2022-08-04 編程語言

0. dockerfile命令

FROM 			# 基礎鏡像，一切從這里開始構建
MAINTAINER 		# 鏡像是誰寫的，姓名+郵箱
RUN				# 鏡像構建的時候需要運行的命令
ADD				# 步驟：tomcat鏡像，這個tomcat壓縮包！添加內容
WORKDIR			# 鏡像的工作目錄
VOLUME			# 掛載的目錄
EXPOSE			# 保留端口配置
CMD				# 指定這個容器啟動的時候要運行的命令，只有最后一個會生效，可被替代
ENTRYPOINT  	# 指定這個容器啟動的時候要運行的命令，可以追加命令
ONBUILD			# 當構建一個被繼承DockerFile這個時候就會運行ONBUILD指令，觸發指令。
COPY			# 類似ADD,將我們文件拷貝到鏡像中
ENV				# 構建的時候設置環境變量

1. 使用指令的注意點

1.FROM：
如果制作base image，則使用FROM scratch。

如果在某鏡像基礎上制作，例如使用FROM centos:7指定具體的base image的版本，不指定版本則默認為最新的。

2.LABEL：
需要對鏡像做基礎的介紹：

LABEL maintainer="Prin<xxx@qq.com>"
LABEL version = "1.0"
LABEL description="prin First DcokerFile"

3.RUN：
容器內執行的命令，有兩種格式。
shell：RUN <命令行命令>，等同于在終端執行shell命令。
exec：RUN ["可執行文件"，"參數1"，"參數2"]。

注意：Dockerfile的指令每執行一次都會在docker上新建一層。所以過多無意義的層，會造成鏡像膨脹過大,建議使用&&符號鏈接命令，例如：RUN yum -y update && yum -y install yum net-tools。

4.ADD and COPY：
概述：
ADD和COPY都是將宿主機上的文件拷入鏡像中。大部分情況,，COPY優于ADD（方便明了）。 ADD除了COPY還有額外功能(解壓)。添加遠程文件/目錄請使用curl或者wget。

ADD For_add /prin ------- 將本地文件夾For_add（與dockerfile在同一個目錄）內的文件全部拷入鏡像的/prin目錄。
COPY For_cp /prin ------ 同上。
ADD for_add.tar.gz /prin/unzip/ ------ 將 for_add.tar.gz壓縮文件拷貝進入鏡像的/prin/unzip/目錄，并解壓。

5.WORKDIR（工作目錄）：
在容器生成時，默認切換到具體的目錄中。

6.VOLUME（掛載）：
概述：
設置數據卷的位置，并且容器在運行時自動掛載為匿名卷，當然也可以覆蓋與具名掛載。

2. dockerfile

# 繼承Pytorch官方的cuda鏡像
FROM pytorch/pytorch:1.11.0-cuda11.3-cudnn8-devel
LABEL maintainer = "xxxxxxx@qq.com"
LABEL version = "0.2"
LABEL description = "prepare deep learning environment"
# 指定docker鏡像中，默認的工作路徑是/home/BE
WORKDIR /home/BE
RUN rm /etc/apt/sources.list.d/cuda.list \
	&& rm /etc/apt/sources.list.d/nvidia-ml.list \
	&& apt-get update \
	&& apt-get install -y libgl1 \
	&& conda install gdal==3.4.1 \
	&& pip config set global.index-url https://pypi.douban.com/simple/ \
	&& pip install opencv-python-headless==4.6.0.66 \
    && pip install opencv-python==4.6.0.66 \
    && pip install segmentation-models-pytorch

3. 參考

https://docs.microsoft.com/zh-cn/virtualization/windowscontainers/manage-docker/manage-windows-dockerfile

4. 存在的問題

Q1:每一次運行docker容器時，是否要掛載本地路徑

docker run的時候，進行掛載

Q2:dockerfile中涉及apt-get 操作失敗

官方的解釋：為了最好地確保我們的 RPM 和 Debian 軟件包存儲庫的安全性和可靠性，NVIDIA 將從 2022 年 4 月 27 日開始更新和輪換 apt、dnf/yum 和 zypper 軟件包管理器使用的簽名密鑰。未能更新存儲庫簽名密鑰將導致嘗試從 CUDA 存儲庫訪問或安裝包時出現包管理錯誤。為確保繼續訪問最新的 NVIDIA 軟件，請完成以下步驟： 刪除過時的簽名密鑰 Deb…

RUN rm /etc/apt/sources.list.d/cuda.list
RUN rm /etc/apt/sources.list.d/nvidia-ml.list

原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_42990464/article/details/125218164

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