vikds/anaconda3

基于Anaconda3的Python环境镜像（带Jupyter Notebook）

扩展组件

1. https://www.tensorflow.org/install

   bash
   $ docker exec -it vikds_anaconda3 /bin/bash
   $ python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
   2.3.0
   

2. fastText（来自https://github.com/***research/fastText/，可通过https://pypi.org/project/fasttext/安装）

   bash
   $ docker exec -it vikds_anaconda3 /bin/bash
   $ python -c "import fasttext as ft; print(ft.__file__)"
   /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/fasttext/__init__.py
   

安装步骤

1. 安装https://docs.docker.com/engine/install/

2. 假设本地工作目录为：

   bash
   $ .../src/github/vikds
   

3. 获取镜像：

   • 从GitHub克隆仓库源码：

     bash
     $ git clone https://github.com/vikds/anaconda3.git
     

   • 从Docker Hub拉取最新镜像：

     bash
     $ docker pull docker.xuanyuan.run/vikds/anaconda3
     

4. 进入工作目录：

   bash
   $ cd anaconda3
   

使用方法

从源码构建镜像

假设镜像名称为vikds/anaconda3：

bash
$ docker build -t vikds/anaconda3 .

查看所有镜像：

bash
$ docker images

删除镜像：

bash
$ docker rmi -f <镜像名称或ID>
$ docker rmi -f vikds/anaconda3

运行容器

假设容器名称为vikds_anaconda3：

bash
$ docker run --name vikds_anaconda3 \
             --publish 8888:8888 \
             --volume $(pwd)/notebooks:/opt/notebooks \
             --detach \
             vikds/anaconda3

打开http://localhost:8888/，密码为**root**。

查看所有容器：

bash
$ docker ps -a

容器操作

查看容器输出：

bash
$ docker logs <容器名称或ID>
$ docker logs vikds_anaconda3

进入容器bash：

bash
$ docker exec -it <容器名称或ID> /bin/bash
$ docker exec -it vikds_anaconda3 /bin/bash

停止并删除容器

停止容器：

bash
$ docker stop <容器名称或ID>
$ docker stop vikds_anaconda3

停止并删除容器：

bash
$ docker rm -f <容器名称或ID>
$ docker rm -f vikds_anaconda3

替代方案：使用Kaggle镜像

bash
$ docker run --name kaggle_python \
             --volume $(pwd):/tmp/working \
             --workdir=/tmp/working \
             --publish 8888:8888 --publish 6006:6006 \
             --detach \
             gcr.io/kaggle-images/python \
             jupyter notebook --no-browser --ip='*' \
             --port=8888 --allow-root --notebook-dir=/tmp/working