Docker容器搭建运行python的深度学习环境的方法

任务管理器中查看虚拟化，已启用
若禁用，重启电脑，到Bios中开启

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安装Docker Desktop及开启WSL功能。
【Docker容器搭建运行python的深度学习环境的方法】

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打开 powershell
创建镜像docker run --rm -it quay.io/azavea/raster-vision:pytorch-latest /bin/bashdocker images

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依据镜像id创建容器docker create -it --name [name] [镜像id]docker start [name]

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进入容器
docker exec -it [容器id] /bin/bash

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docker容器和本地机器互传文件docker cp [本地路径] 容器id:[容器内路径]docker cp D:\docker\raster-vision\myPY\test.py 7837a6060f9d:/opt/src/code/test.pydocker cp 容器id:[容器内路径] [本地路径]

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查看所有镜像 docker images查看所有容器 docker ps -a

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Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 256, 1, 1])
batch_size=1导致。
改为偶数或在torch.utils.data.DataLoader类中或自己创建的继承于DataLoader的类中设置参数drop_last=True ，把不够一个batch_size的数据丢弃。
urllib.error.URLError:
网络问题。
下载本地后再上传或者搭梯子。
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