前情回顾
- 使用Pycharm+Alibaba云插件来一键打包部署提交 https://www.cnblogs.com/zhazhaacmer/p/14415222.html
上述存在问题
- 问题1：每次更新代码后，再重新执行dockerfile，会重新安装一遍tensorflow==2.2.0的包比较耗时耗内存
- 问题2：每次执行完，会自动把整个镜像推送到阿里云的远程镜像库
解决问题1
调整dockerfile的构建命令，极大程度使用docker构建时的缓存的layer —— 把pip install的命令提前，Add命令放在后面;
dockerfile简单来说是一个栈结构的命令构筑库，带缓存的，从头开始的连续的构建片段可以被再次执行相同命令的dockerfile脚本立即使用。
更多见：菜鸟教程——Dockerfile说明
更改前的dockerfile
FROM registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tcc-public/tensorflow:latest-cuda10.0-py3
## Install Requirements（requirements.txt包含python包的版本）
## 这里使用清华镜像加速安装
RUN pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --upgrade pip
RUN pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ -r requirements.txt
#RUN pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ -r requirements.txt
## 把当前文件夹里的文件构建到镜像的根目录下（.后面有空格，不能直接跟/）
ADD . /
## 指定默认工作目录为根目录（需要把run.sh和生成的结果文件都放在该文件夹下，提交后才能运行）
WORKDIR /
## 镜像启动后统一执行 sh run.sh
CMD ["sh", "run.sh"]
更改后
FROM registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tcc-public/tensorflow:latest-cuda10.0-py3
## Install Requirements（requirements.txt包含python包的版本）
# 之前的写法
#RUN pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ -r requirements.txt
## 这里使用阿里云的镜像加速安装
# 改进后的写法
RUN pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --upgrade pip
RUN pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ numpy
RUN pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ tensorflow==2.2.0
## 把当前文件夹里的文件构建到镜像的根目录下（.后面有空格，不能直接跟/）
ADD . /
## 指定默认工作目录为根目录（需要把run.sh和生成的结果文件都放在该文件夹下，提交后才能运行）
WORKDIR /
## 镜像启动后统一执行 sh run.sh
CMD ["sh", "run.sh"]
更改后的优势
重复提交了一次，秒push。
解决问题2
使用命令的模式，拆分步骤。
见上篇教程的2.2 服务器上直接操作的部分：
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231759/tab/226
其他截图
优化思路
初学了一下tf和神经网络的内容，借鉴了https://www.cnblogs.com/shepherd1701/p/14449793.html 的激活函数的调整思路