离线内网环境下基于Docker搭建深度学习开发环境记录^-^

目的：基于内网服务器，搭建深度学习开发调试环境，解放本地主机，让打工人能再打一份工

内网环境说明：x86_64、CentOS7、Docker19.03、无显卡、2颗至强CPU、256G内存、8T存储

外网个人主机：虚拟机跑Ubuntu20.04、Docker19.05、RTX2060、i7、16G、512G

目标：搭建Python3.8+Tensorflow2.6.0-cpu+PyTorch1.12-cpu+optuna+mlflow+streamlit离线环境

正片开始：

0、外网个人机器虚拟机环境设置，Docker的安装过程和设置国内镜像源就不说了

1、首先使用Dockerfile来生成含python3.8的镜像，创建Dockerfile文件并写入如下内容(安装ssh的部分可以不写到Dockfile中去，后面会单独安装)：

FROM ubuntu:20.04
RUN apt-get update && apt-get install -y python3.8 python3-pip
RUN pip3 config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
RUN pip3 install numpy
RUN apt-get install -y openssh-server openssh-client && \
    echo root:123123 | chpasswd && \
    echo "PermitRootLogin yes" >> /etc/ssh/sshd_config 

WORKDIR /app
CMD ["python3"]

2、然后执行命令ÿ