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Spring Boot 在Mac平台下打包Docker镜像及Linux服务器部署与运行

Dockerfile 在项目的src/main目录下创建文件夹:docker,新建文件:Dockerfile 内容如下: FROM openjdk:8-jdk-alpine VOLUME /tmp ADD dandelion...这个命令的效果是:在宿主机的/var/lib/docker目录下创建一个临时文件并把它链接到容器中的/tmp目录 ADD :拷贝文件并且重命名(dandelion-0.0.1-SNAPSHOT.jar...即为本项目构建后的Image 运行Image:docker run -p 8080:8080 -t mvp/dandelion 参考: [ docker-1.12 run命令运行以及参数详解...Linux上部署与运行 开发环境导出Image sudo docker save -o mvp.tar mvp/dandelion mvp.tar 为导出镜像的位置及名称 mvp/dandelion...[ERROR] Failed to execute goal com.spotify:docker-maven-plugin:1.0.0:build (default-cli) on project dandelion

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TensorFlow2.0(10):加载自定义图片数据集到Dataset

请将所有数据存放在同一目录下,然后将不同类别的图片分门别类地存放在不同的子目录下,目录树如下所示: $ tree flower_photos -L 1 flower_photos ├── daisy ├── dandelion...├── LICENSE.txt ├── roses ├── sunflowers └── tulips 所有的数据都存放在flower_photos目录下,每一个子目录(daisy、dandelion...flower_photos/roses/16149016979_23ef42b642_m.jpg'] 读取图片的同时,我们也不能忘记图片与标签的对应,要创建一个对应的列表来存放图片标签,不过,这里所说的标签不是daisy、dandelion...label_names = sorted(item.name for item in data_path.glob('*/') if item.is_dir()) label_names ['daisy', 'dandelion...label_to_index = dict((name, index) for index, name in enumerate(label_names)) label_to_index {'daisy': 0, 'dandelion

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resnet34 pytorch_pytorch环境搭建

spilt_data.py #用于分类训练集和测试集的代码 2——-flower_data #已经分好文件夹的数据 2.1————–flower_photos 2.1.1——————-daisy 2.1.2——————-dandelion...——-flower_data 2.1————–flower_photos 2.1.1——————-daisy 2.1.2——————-dandelion 2.1.3——————-roses 2.1.4—...—-sunflowers 2.1.5——————-tulips 2.1.6——————-LICENSE.txt 2.2————–train 2.2.1——————-daisy 2.2.2——————-dandelion...2.2.3——————-roses 2.2.4——————-sunflowers 2.2.5——————-tulips 2.3————–val 2.3.1——————-daisy 2.3.2——————-dandelion...transform=data_transform["train"]) train_num = len(train_dataset) # {'daisy':0, 'dandelion

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