Docker-如何在现有Docker映像中添加新的python依赖项？

Question

我是Docker的新手。

我在Windows 10操作系统中使用tensorflow docker遇到困难。

在我遵循Udacity的深度学习课程时，我已tensorflow按照说明下载了docker，并尝试启动第一个任务。

但由于docker映像缺少scikit-learn软件包，因此无法启动。

因此，基本上，为了克服这个问题，我要做的就是首先运行docker映像：

docker run -it -p 8888:8888 b.gcr.io/tensorflow/tensorflow /bin/bash

然后我运行：

pip install -U scikit-learn

然后我运行（可能不是100％正确，而是类似）：

./run_jupyter.sh

启动iPython笔记本以执行我的任务。

我的问题很简单：

如何保存在此docker映像上发生的更改，因此不必在每次必须重新启动笔记本时都重复此步骤？

我可以通过修改docker配置文件来做到这一点吗？

Answer 1

容器处于正确的状态（scikit-learn安装后，将执行脚本）后，停止它（docker stop）并将其提交为新映像。

请参阅docker commit为了将容器的文件更改或设置提交到新映像中。

然后，您可以运行该新映像（使用与以前相同的参数），只是从该新映像创建的容器将具有前面的步骤。

但是另一种方法是从tenserflow udacity Dockerfile构建映像。

FROM gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest
MAINTAINER Vincent Vanhoucke <vanhoucke@google.com>
RUN pip install scikit-learn
RUN rm -rf /notebooks/*
ADD *.ipynb /notebooks/
WORKDIR /notebooks
CMD ["/run_jupyter.sh"]

该图像默认情况下将执行正确的命令。