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在机器学习和深度学习任务中，使用 Docker 可以方便地构建和管理环境，特别是在涉及到复杂的依赖关系和 GPU 加速的情况下。本文将介绍如何使用 Docker 构建一个 PyTorch 环境，并在其中运行训练脚本。

准备工作

首先，我们需要编写一个 Dockerfile，该文件描述了我们的 Docker 镜像应该包含的内容和操作步骤。以下是一个示例 Dockerfile：

# 使用官方 PyTorch 镜像作为基础镜像
FROM pytorch/pytorch:1.8.0-cuda11.1-cudnn8-devel# 设置工作目录
WORKDIR /app# 复制应用程序代码到镜像中
COPY train.py /app/train.py# 安装应用程序依赖
#RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt  # 如果有额外的依赖，可以在 requirements.txt 中指定
RUN pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy==1.20.3
RUN pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch torchvision pandas tqdm seaborn requests# 启动应用程序
CMD ["python", "train.py"]

在这个 Dockerfile 中，我们使用了官方提供的 PyTorch 镜像作为基础镜像，然后安装了我们的应用程序所需的 Python 包，并设置了应用程序的启动命令。
其中，train.py是我们训练的Python脚本，也放在同一目录。

构建 Docker 镜像

在 Dockerfile 所在目录下，打开终端并运行以下命令来构建 Docker 镜像：

docker build -t test_train .

test_train是生成Docker镜像的名称。

运行 Docker 容器

构建完成后，我们可以使用以下命令来运行 Docker 容器，并在其中执行训练脚本：

docker run --gpus all -it --rm --shm-size=4g test_train

在这个命令中，--gpus all 用于启用 GPU 支持，-it 表示以交互模式运行容器，--rm 表示容器停止后立即删除，--shm-size 表示设置共享内存大小。

总结

通过使用 Docker，我们可以轻松地构建和管理 PyTorch 环境，并在其中运行训练任务。这种方法可以帮助我们避免了环境配置的烦恼，提高了工作效率，同时也使得我们的代码更具可移植性和可重复性。

提示：更多内容可以访问Clang’s Blog：https://www.clang.asia