如何将Python库添加到Docker image

Question

今天我开始使用Docker。所以请耐心等待。我甚至不确定标题是否有意义。我刚刚使用Docker安装了Tensorflow并想运行一个脚本。但是，我得到了以下错误，说没有安装Matplotlib。

Traceback (most recent call last):
File "tf_mlp_v3.py", line 3, in <module>
import matplotlib.pyplot as plt
ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib'

我使用以下命令安装Tensorflow

docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter

我现在如何将其他Python库（例如Matplotlib）添加到该图像中？

Answer 1

有多种选择：

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进入容器并安装依赖项（请注意，此更改将在重新创建容器时丢失）：

docker exec <your-container-id> /bin/bash

这应该会开启一场互动狂欢。然后安装依赖项（pip或conda）。

另一种选择是在构建时（图像）添加它。这是将指令RUN添加到Dockerfile中

所有依赖项都使用python默认工具（即：pip、conda）安装

Answer 2

拉取图像后将其添加到您的Dockerfile：

RUN python -m pip install matplotlib

Answer 3

要自定义图像，您通常希望使用现有图像作为基础创建一个新图像。在Docker中，当现有图像不能完全满足您的要求时，创建自定义图像是非常常见的。通过将您的图像基于公共图像，您可以添加自己的自定义项，而无需重复（甚至不知道）基本图像的作用。

>

向新Dockerfile添加必要的步骤。

FROM tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter

RUN <extra install steps>
COPY <extra files>

运行和复制是您可能使用的指令示例<代码>运行将运行您选择的命令，例如运行pip install matplotlib<代码>复制用于将机器中的新文件添加到映像中，例如配置文件。

构建并标记新图像。给它起一个你选择的新名字。我将其称为我的定制tensorflow，但你可以随意命名。

假设docker文件在当前目录中，运行docker build：

$ docker build -t my-customized-tensorflow .

现在，您可以像使用任何其他图像一样使用我的自定义tensorflow。

$ docker run my-customized-tensorflow