Dockerfile详细解析(八)——LABEL

本文详细介绍了Docker中LABEL指令的使用方法,包括如何添加元数据到镜像、如何在LABEL值中包含空格、如何在单个LABEL指令中指定多个labels以及labels如何在镜像间继承等关键信息。

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LABEL

LABEL <key>=<value> <key>=<value> <key>=<value> ...

LABEL 指令会添加元数据到镜像。LABEL是以键值对形式出现的。为了在LABEL的值里面可以包含空格,你可以在命令行解析中使用引号和反斜杠。一些使用方法如下:

LABEL "com.example.vendor"="ACME Incorporated"
LABEL com.example.label-with-value="foo"
LABEL version="1.0"
LABEL description="This text illustrates \
that label-values can span multiple lines."

一个镜像可以有多个labels。你可以组合多个labels在一个LABEL里来指定多重labels。在Docker 1.10之前,这种做法可以降低最终镜像的大小,但现在不是这样。你仍然可以选择一个指令指定多个labels,使用以下的2种方法中其中一种:

LABEL multi.label1="value1" multi.label2="value2" other="value3"
LABEL multi.label1="value1" \
      multi.label2="value2" \
      other="value3"

Labels 包含在基镜像或者父母镜像(在FROM行的镜像)继承到你的镜像。如果label本身已经存在但是值不一样,最后的赋值将会覆盖前面的复制。

如果要查看镜像的labels,可以使用docker inspect命令。

"Labels": {
    "com.example.vendor": "ACME Incorporated"
    "com.example.label-with-value": "foo",
    "version": "1.0",
    "description": "This text illustrates that label-values can span multiple lines.",
    "multi.label1": "value1",
    "multi.label2": "value2",
    "other": "value3"
},
### 定义和使用方法 of `train_set` 和 `train_label` 在机器学习领域,数据集通常被划分为训练集(`train_set`)、验证集(validation set)以及测试集(test set)[^1]。这里主要讨论的是训练集中的两个重要组成部分——特征矩阵(`train_set`)与标签向量(`train_label`)。 #### 特征矩阵 (`train_set`) - **概念**: 这是一个二维数组或表格形式的数据结构,在每一行代表一个样本实例而每列则对应于该实例的不同属性或者说特征变量。例如在一个预测房价的任务里,“面积”,“房间数”等都可能是其中的一部分特征。 - **作用**: 训练模型的核心输入之一,用于让算法从中找出规律并建立映射关系来完成特定任务如分类或者回归分析。 ```python import numpy as np # 假设我们有一个简单的线性回归问题 # 创建一些随机的训练数据作为例子 np.random.seed(0) X_train = 2 * np.random.rand(100, 1) # train_set: 100个样本,每个样本有1个特征 y_train = 4 + 3 * X_train + np.random.randn(100, 1) # 添加噪声的目标值 (train_label) print("部分训练集样例:") print(X_train[:5]) ``` #### 标签向量 (`train_label`) - **概念**: 对应于上述提到的每一个样本的真实输出结果或者是类别标记。对于监督式学习而言,这些已知的结果是非常重要的资源因为它们指导着整个建模过程的方向。 - **作用**: 提供给定条件下正确答案的信息以便调整参数使得预测尽可能接近实际观测到的情况;同时也可用于评估所构建模型性能的好坏程度。 ```python from sklearn.impute import SimpleImputer imr = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='median') imr.fit(y_train) # 使用SimpleImputer处理可能存在的缺失值 y_train_imputed = imr.transform(y_train) print("\n部分标签样例(经过简单填充后的):") print(y_train_imputed[:5].flatten()) ``` 通过以上代码片段可以看出如何创建基本的`train_set`(即`X_train`)及其对应的`train_label`(即原始的`y_train`加上后续对其进行预处理得到的新版本),这构成了大多数机器学习项目的基础要素。
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