我是码头工人的新手。
我在Windows 10操作系统中使用tensorflow docker时遇到了困难。
当我关注Udacity的深度学习课程时，我已经在instruction之后下载了tensorflow码头工具，并尝试启动第一项作业。
但由于docker镜头缺少 scikit-learn 包，因此无法启动。
所以基本上我要做的就是克服这个问题，我首先运行我的docker图像：
docker run -it -p 8888:8888 b.gcr.io/tensorflow/tensorflow /bin/bash
然后我跑：
pip install -U scikit-learn
然后我跑（可能不是100％正确但是类似的东西）：
./run_jupyter.sh
启动iPython笔记本以继续我的作业。
我的问题很简单：
如何保存我在此泊坞窗映像上发生的此更改，以便每次重新启动笔记本时都不必重复此步骤？
我可以通过修改docker配置文件来完成吗？
答案 0 :(得分：3)
一旦您的容器处于正确的状态（安装FXMLLoader loader = new FXMLLoader(getClass().getResource("message.fxml"));
Parent root = loader.load();
MessageController controller = loader.getController();
controller.addMessage("Hello World");
controller.addMessage("42");
，执行脚本），停止它（scikit-learn）并将其作为新图像提交。
请参阅docker commit，以便将容器的文件更改或设置提交到新图像中。
然后您可以运行该新图像（使用与之前相同的参数），但从该新图像创建的容器将具有之前的步骤。
但另一种方法是从tenserflow udacity Dockerfile建立你的形象。
docker stop默认情况下，该图像将执行正确的命令。