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這篇文章將為大家詳細講解有關Docker容器如何搭建運行python的深度學習環境，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
任務管理器中查看虛擬化，已啟用
若禁用，重啟電腦，到Bios中開啟
安裝Docker Desktop及開啟WSL功能。
打開 powershell
docker run --rm -it quay.io/azavea/raster-vision:pytorch-latest /bin/bash docker images
docker create -it --name [name] [鏡像id] docker start [name]
進入容器
docker exec -it [容器id] /bin/bash
docker cp [本地路徑] 容器id:[容器內路徑] docker cp D:\docker\raster-vision\myPY\test.py 7837a6060f9d:/opt/src/code/test.py docker cp 容器id:[容器內路徑] [本地路徑]
查看所有鏡像 docker images 查看所有容器 docker ps -a
Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 256, 1, 1])
batch_size=1導致。
改為偶數或在torch.utils.data.DataLoader類中或自己創建的繼承于DataLoader的類中設置參數drop_last=True，把不夠一個batch_size的數據丟棄。
urllib.error.URLError: <urlopen error [Errno 111] Connection refused>
網絡問題。
下載本地后再上傳或者搭梯子。
關于“Docker容器如何搭建運行python的深度學習環境”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，使各位可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，請把它分享出去讓更多的人看到。
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