使用Dockerfile定制镜像流程笔记

本文介绍如何通过Dockerfile定制镜像,包括基础镜像选择、安装软件、配置环境变量等步骤,并提供了实例说明。

Dockerfile定制镜像

1. 创建文件夹,并在文件夹里创建名为Dockerfile 的文件
2. 在Dockerfile里写构建镜像的语句
关键字作用
FROM指定基础镜像
MAINTAINER维护者的信息
RUN执行什么命令
EXPOSE声明容器对外服务的端口
WORKDIR指定工作目录
ENV配置环境变量
ADD将文件拷贝到镜像中并解压
COPY将文件拷贝到镜像中
VOLUME配置数据卷
CMD容器启动时候执行的命令
ENTRYPOINT容器启动时候执行的命令

编写Dockerfile文件注意点

FROM ubuntu:18.04                        #指定基础镜像,这一句必须要有
MAINTAINER  Evan_Tang@admin.com          #维护者信息(可以不写)
RUN apt-get install -y vim               #执行 apt-get install -y vim 命令,安装vim
RUN apt-get install -y net-tools         #执行 apt-get install -y net-tools, 安装net-tools工具
WORKDIR /dev/                            #启动容器后,如果启动交互模式,直接进入到哪个目录
CMD ["/bin/bash"]                        #启动容器的时候,进入到/bin/bash这种命令行
  • FROM 表示指定基础镜像 >如果没有基于镜像则用scratch表示

  • RUN 表示运行命令 可以使用shell格式或者使用exec格式

    • shell格式:RUN 后面直接接命令。
    • exec 格式:RUN [“可执行文件”, “参数1”, “参数2”]
  • COPY 原路径 目标路径 将上下文的路径的文件复制一份到新镜像的目标路径

  • ADD 和COPY基本一样 如果拷贝压缩文件 ADD命令会进行解压(会令构建镜像缓存失效不推荐使用,尽可能使用COPY)

  • CMD和ENTRYPOINT 都用是启动命令都只能有一个生效,最后出现的生效,
    如果同一个Dockerfile文件同时出现CMD和ENTRYPOINT,CMD在前ENTRYPOINT在后 CMD无效,如果ENTRYPOINT在前CMD在后,CMD可能无效而被当作ENTRYPOINT的参数

FROM ubuntu:18.04                      
MAINTAINER  Evan_Tang@admin.com  
RUN mkdir -p /datas/ 
ENTRYPOINT ["echo", "hello"]
CMD ["world"]                           #会将world作为echo hello的参数,最后的命令其实为echo hello world 
  • ubuntu镜像默认的CMD是/bin/bash,如果我们直接docker run -it ubuntu的话,会直接进入bash,可以在运行时用cat 路径/文件名指定运行别的命令

  • ENV用于设置环境变量 ENV

  • VOLUME用于设置数据卷 VOLUME <路径>

  • EXPOSE 声明提供服务的端口并不会开启这个端口 EXPOSE <端口1>

  • WORKDIR 用于指定工作目录,如果目录不存在会建立目录

  • Dockerfile中的每一个指令都会建立一层,所以在编写RUN >时我们需要考虑进行RUN合并减少RUN的条数

  • \ 表示换行 && 用于连接两条语句

  • 每层构建后需要清理掉无用的东西,减少构建的镜像体积

  • 写完后使用 :wq 退出保存

3. 在有Dockerfile的文件目录下执行 docker build -t 镜像名:镜像标签 .(有个空格点别忘了)

构建命令中最后一个点 表示当前目录,指定上下文的路径,构建镜像时并不是在本地构建的,而是在服务端,也就是 Docker 引擎中构建的,执行构建命令时会将上下文路径下的内容打包发送到服务端执行构建

4. 构建成功后可以使用 docker images 查看镜像 使用docker image rm <镜像>(可以是镜像短 ID、镜像长 ID、镜像名或者镜像摘要)删除镜像
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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