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Docker搭建运行python深度学习环境 Docker容器搭建运行python的深度学习环境的方法

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想了解Docker容器搭建运行python的深度学习环境的方法的相关内容吗,yddcs在本文为您仔细讲解Docker搭建运行python深度学习环境的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Docker搭建运行python深度环境,Docker搭建python深度环境,下面大家一起来学习吧。

任务管理器中查看虚拟化,已启用
若禁用,重启电脑,到Bios中开启

在这里插入图片描述

安装Docker Desktop及开启WSL功能。

在这里插入图片描述

打开 powershell

创建镜像

docker run --rm -it quay.io/azavea/raster-vision:pytorch-latest /bin/bash
docker images

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依据镜像id创建容器

docker create -it --name [name] [镜像id]
docker start [name]

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进入容器

docker exec -it [容器id] /bin/bash

在这里插入图片描述

docker容器和本地机器互传文件

docker cp [本地路径] 容器id:[容器内路径]
docker cp D:\docker\raster-vision\myPY\test.py 7837a6060f9d:/opt/src/code/test.py
docker cp 容器id:[容器内路径] [本地路径] 

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查看所有镜像 docker images
查看所有容器 docker ps -a

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Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 256, 1, 1])

batch_size=1导致。
改为偶数或在torch.utils.data.DataLoader类中或自己创建的继承于DataLoader的类中设置参数drop_last=True,把不够一个batch_size的数据丢弃。

urllib.error.URLError: <urlopen error [Errno 111] Connection refused>

网络问题。
下载本地后再上传或者搭梯子。

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