Docker 使用杂记 – 最佳实践实验 – 实战

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Docker 使用杂记 – 最佳实践实验 – 实战

本文记录了一个项目中使用docker构建环境的历程

Docker简介

Docker NB!好了 其他简介自己看网上吧

Docker 使用杂记 - 最佳实践实验 - 实战

项目靠山

内在缘故原由

这次的代码基于一个特定的tensorflow版本构建(才不是tf2跑不起来呢!

外在缘故原由

与别人分享代码的时刻就可以不用告诉他怎么一步步设置环境了

而且基于GPU的Docker镜像可以由nvidia-docker直接运行

基础镜像

FROM

需求

Tensorflow==1.14

CUDA==10.0

cuDNN==7.4

openCV==3.4.2.16

俗话说好的开始是乐成的一半

这次的基础镜像就由tensorflow官方搭的镜像为基础

看了一圈选择了tensorflow/tensorflow:1.14.0-gpu-py3

地址在这tensorflow:1.14.0-gpu-py3

挺不错 自带GPU支持 要构建其他镜像的同砚也可以在tags内里搜索即可 全都有

镜像维护者

LABEL

这里是说的MAINTAINER这个标签 然则我刚敲出来 就发现 过时了(deprecated

上网一搜发现解决方案是用LABEL

最佳实践:

LABEL maintainer="Licsber <Licsber@njit.edu.cn>"

事情文件夹

WORKDIR

顾名思义 制订容器内默认的文件夹

不指定的话默认就是/根目录

WORKDIR /home

文件

ADD

ADD的利益是tar.gz文件可以自动解压

而且ADD可以从网络路径拷贝文件

任何情况下只管不使用ADD(由于种种新鲜行为

COPY

顾名思义 COPY:拷贝文件

语义明确 推荐使用

注重目的地址一定要是一个目录(否则报错

源地址拷贝会自动相当于有一个/*的拷贝

于是乎造成的特征就是只拷贝文件夹内的内容

COPY sources.list /etc/apt/

COPY model /home/model/

COPY *.py /home/

另外的特征就是可以使用通配符(相符Go语法即可(GoNB

宗卷

VOLUME

设置宗卷之后可以使用外置环境的内容了

VOLUME /data

挂载的方式:在docker run后面带上参数

-v $源路径:$宗卷名称切记别反了(我第一次就反了 debug半天

SpringBoot内置的各种Starter是怎样构建的?–SpringBoot源码(六)

例如:

sudo docker run -v /Users/licsber/Download:/data $项目名称

这样在镜像内/data就能接见到外置环境了 利便保留效果 读取文件

下令

RUN

RUN用于运行下令

最佳实践:

RUN apt update && apt install libsm6 libxrender1 libxext-dev ffmpeg -y && \
    pip install -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip && \
    pip install matplotlib scipy ffmpy opencv-python==3.4.2.16 opencv-contrib-python==3.4.2.16 tqdm -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

新手会把RUN下令写多个 然则每一个Docker下令都市新建一层

这样会让层数稀奇多 于是 若是只是为了构建环境 一句话就够

入口点

ENTRYPORT

CMD下令差不多

区别就是不会被默认替换

若是只界说CMD 空参数运行默认执行CMD里的内容

若是只界说CMD 带参数运行会笼罩CMD界说的下令

ENTRYPOINT ["python", "main.py"]

这样镜像名:tag后面的参数就会默认追加到入口点了

CMD

另外需要注重的就是Docker没有后台的观点

若是在内里写这样:

CMD service nginx start

会发现容器秒退 由于Docker是容器 详细注释参见CMD容器启动下令

Dockerfile

okk 看完了前面 终于到了重点

把这些下令一行行码好 放到一个Dockerfile

就可以build

build之后 run push 之类的操作岂不是随手拈来

另外可以看看阿里天池的Docker训练 也能试探tag的使用方法

另有关于tag的一个小坑 latest 这个自己谷歌吧

完整的Dockerfile贴在这:

FROM tensorflow/tensorflow:1.14.0-gpu-py3

LABEL maintainer="Licsber <Licsber@njit.edu.cn>"

WORKDIR /home
VOLUME /data

COPY sources.list /etc/apt/

RUN apt update && apt install libsm6 libxrender1 libxext-dev ffmpeg -y && \
    pip install -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip && \
    pip install matplotlib scipy ffmpy opencv-python==3.4.2.16 opencv-contrib-python==3.4.2.16 tqdm -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

COPY model /home/model/

COPY *.py /home/

ENTRYPOINT ["python", "Retargeting.py"]

后记

话说loop: 改代码 -> build同一个tag -> 运行是不是最佳实践呀?

实测发生大量<none> 需要手动删除

这里贴出来一键代码:清算无用的docker镜像

alias dclean='sudo docker rmi $(docker images -f "dangling=true" -q)'

没错 我就是电脑里界说了100+alias的小天才(逃

本文环境

Docker engine==19.03.5

Docker 使用杂记 - 最佳实践实验 - 实战

参考

Docker — 从入门到实践

Docker MAINTAINER Instruction

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