Build Your Own Images

视觉特征-自监督-同源不同crop视图一致性【2020-06】:BYOL(自举潜在表征)【在线网络+目标网络】【目标网络EMA更新】【停止梯度】【同图双视图预测一致】【无需负样本】【避免表征坍塌】 We introduce Bootstrap Your Own Latent (BYOL), a new approach to self-supervised image representation learning. BYOL relies on two neural networks, referred to as online and target networks, that interact and learn from each other. From an augmented view o 阅读详情

Build your own images

Docker images are the basis of containers. Each time you’ve used docker runyou told it which image you wanted. In the previous sections of the guide youused Docker images that already exist, for example the ubuntu image and thetraining/webapp image.

You also discovered that Docker stores downloaded images on the Docker host. Ifan image isn’t already present on the host then it’ll be downloaded from aregistry: by default the Docker Hub Registry.

In this section you’re going to explore Docker images a bit moreincluding:

  • Managing and working with images locally on your Docker host.
  • Creating basic images.
  • Uploading images to Docker Hub Registry.

Listing images on the host

Let’s start with listing the images you have locally on our host. You cando this using the docker images command like so:

$ docker images
REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             VIRTUAL SIZE
ubuntu              14.04               1d073211c498        3 days ago          187.9 MB
busybox             latest              2c5ac3f849df        5 days ago          1.113 MB
training/webapp     latest              54bb4e8718e8        5 months ago        348.7 MB

You can see the images you’ve previously used in the user guide.Each has been downloaded from Docker Hub when youlaunched a container using that image. When you list images, you get three crucial pieces of information in the listing.

  • What repository they came from, for example ubuntu.
  • The tags for each image, for example 14.04.
  • The image ID of each image.

Tip:You can use a third-party dockviz toolor the Image layers site to display
visualizations of image data.

A repository potentially holds multiple variants of an image. In the case ofour ubuntu image you can see multiple variants covering Ubuntu 10.04, 12.04,12.10, 13.04, 13.10 and 14.04. Each variant is identified by a tag and you canrefer to a tagged image like so:

ubuntu:14.04

So when you run a container you refer to a tagged image like so:

$ docker run -t -i ubuntu:14.04 /bin/bash

If instead you wanted to run an Ubuntu 12.04 image you’d use:

$ docker run -t -i ubuntu:12.04 /bin/bash

If you don’t specify a variant, for example you just use ubuntu, then Dockerwill default to using the ubuntu:latest image.

Tip:You recommend you always use a specific tagged image, for exampleubuntu:12.04. That way you always know exactly what variant of an image isbeing used.

Getting a new image

So how do you get new images? Well Docker will automatically download any imageyou use that isn’t already present on the Docker host. But this can potentiallyadd some time to the launch of a container. If you want to pre-load an image youcan download it using the docker pull command. Suppose you’d like todownload the centos image.

$ docker pull centos
Pulling repository centos
b7de3133ff98: Pulling dependent layers
5cc9e91966f7: Pulling fs layer
511136ea3c5a: Download complete
ef52fb1fe610: Download complete
. . .

Status: Downloaded newer image for centos

You can see that each layer of the image has been pulled down and now youcan run a container from this image and you won’t have to wait todownload the image.

$ docker run -t -i centos /bin/bash
bash-4.1#

Finding images

One of the features of Docker is that a lot of people have created Dockerimages for a variety of purposes. Many of these have been uploaded toDocker Hub. You can search these images on theDocker Hub website.

How to Build Your Own Computer Vision App with Python a 作者:禅与计算机程序设计艺术 1.简介 随着人工智能领域的飞速发展,计算机视觉应用也从静态图片处理、图像检索、对象检测等传统的计算机视觉任务转向新的探索方向。如今,机器学习技术已经成为人们研究和解决新型问题的重要工具,基于深度学习的计算机视觉模型成为了众多应用的标杆。在本文中,我将以Python及Ope 阅读详情

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