Docker容器搭建運(yùn)行python的深度學(xué)習(xí)環(huán)境的方法
任務(wù)管理器中查看虛擬化，已啟用
若禁用，重啟電腦，到Bios中開啟
安裝Docker Desktop及開啟WSL功能。
打開 powershell
創(chuàng)建鏡像
docker run --rm -it quay.io/azavea/raster-vision:pytorch-latest /bin/bash docker images
依據(jù)鏡像id創(chuàng)建容器
docker create -it --name [name] [鏡像id] docker start [name]
進(jìn)入容器
docker exec -it [容器id] /bin/bash
docker容器和本地機(jī)器互傳文件
docker cp [本地路徑] 容器id:[容器內(nèi)路徑] docker cp D:\docker\raster-vision\myPY\test.py 7837a6060f9d:/opt/src/code/test.py docker cp 容器id:[容器內(nèi)路徑] [本地路徑]
查看所有鏡像 docker images 查看所有容器 docker ps -a
Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 256, 1, 1])
batch_size=1導(dǎo)致。
改為偶數(shù)或在torch.utils.data.DataLoader類中或自己創(chuàng)建的繼承于DataLoader的類中設(shè)置參數(shù)drop_last=True，把不夠一個batch_size的數(shù)據(jù)丟棄。
urllib.error.URLError: <urlopen error [Errno 111] Connection refused>
網(wǎng)絡(luò)問題。
下載本地后再上傳或者搭梯子。
到此這篇關(guān)于Docker容器搭建運(yùn)行python的深度學(xué)習(xí)環(huán)境的方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Docker搭建運(yùn)行python深度學(xué)習(xí)環(huán)境內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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