可以先基于一个已有镜像,通过bash添加自己需要的环境,然后commit一下【虽然官方不建议通过commit方式来创建,如果不担心镜像会越来越大的话,这种方式是最自由最简单的,通过dockerfile当然是更优的啦】
基于tensorflow官方镜像做修改,https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/
docker pull tensorflow/tensorflow
docker run -it tensorflow/tensorflow bash
exit
docker ps -a
结果如下:
这里我要commit的容器id为00ff1b764a1b
官方文档:https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/commit/
docker commit -a "vellhe" -m "py3.6_tf1.8_keras2.2" 00ff1b764a1b tf_keras:v1
docker images
需要先注册一个账号,然后创建一个REPOSITORY,在本地将镜像标记成和线上一样的REPOSITORY名,最后在本地登录账号并push到线上注册账号并创建REPOSITORY 我创建的REPOSITORY:
将镜像标记成同名REPOSITORY登录账号docker loginpush到线上通过commit搭建的镜像真的比较大,上传就只能慢慢等了
由于我网络堪忧,要都依赖线上镜像的话,镜像拷贝真的要死要死的了,所以必须线下导出导入 有两种方案:save&load、export&import
# save
docker save vell001/tf-keras > tf-keras.tar
# load
docker load < tf-keras.tar
docker export 33f6c8359187 > tf-keras-33f6c8359187.tar
docker import tf-keras-33f6c8359187.tar
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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