20、Docker容器检查与Compose工具使用指南

Docker容器检查与Compose工具使用指南

1. 容器检查

1.1 容器配置目录

在主机磁盘上,有一个专门用于容器的目录,通常是 /var/lib/docker/containers 。该目录包含很长的SHA哈希值,这些实际上是容器的长ID。例如:

$ sudo ls /var/lib/docker/containers
106ead0d55af55bd803334090664e4bc821c76dadf231e1aab7798d1baa19121
28970c706db0f69716af43527ed926acbd82581e1cef5e4e6ff152fce1b79972
...

若要查看特定容器的配置,可使用 docker container ls 查找其短ID,然后找到匹配的目录。例如:

$ docker container ls
CONTAINER ID   IMAGE                                   COMMAND              …
c58bfeffb9e6   gcr.io/cadvisor/cadvisor:v0.44.1-test   "/usr/bin/cadvisor…" …

可以通过短ID匹配 ls /var/lib/docker/containers 的输出,找到以 c58bfeffb9

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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