El contenedor acoplable de tensorflow está disponible en https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/ para ampliar este contenedor con bibliotecas adicionales, como requests . Tengo conocimiento de dos opciones.
pip install requestspip install requests al dockerFile que crea este contenedor ¿Hay una opción alternativa? Algo así como crear el contenedor tensorflow/tensorflow desde un dockerFile y luego instalar requests en este contenedor.
Leyendo ¿Cómo extender una imagen docker existente? para lograr esto, cree un dockerFile con estos contenidos? :
FROM tensorflow/tensorflow RUN pip install requestsSu afirmación original es correcta, cree un nuevo Dockerfile:
FROM tensorflow/tensorflow RUN pip install requestsahora constrúyalo (tenga en cuenta que el nombre debe estar en minúsculas):
docker build -t me/mytensorflow .ejecutarlo:
docker run -it me/mytensorflow ejecute un shell en él ( docker ps -ql nos da una identificación del último contenedor para ejecutar):
docker exec -it `docker ps -ql` /bin/bashobtener registros de él:
docker logs `docker ps -ql`La capacidad de extender otras imágenes es lo que hace que Docker sea realmente poderoso, además, puedes mirar su Dockerfile:
https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tools/docker
y comience desde allí también sin extender su imagen de docker, esta es una mejor práctica para las personas que usan docker en producción para que sepa que todo está construido internamente y no por un pirata informático que infiltra cosas en su infraestructura. ¡Salud! y feliz edificio
puede ingresar al contenedor en ejecución a través de:
docker exec -it CONTAINER_ID bin/basho si se establece un nombre:
docker exec -it CONTAINER_NAME bin/bash