anaconda是python的一种开发环境吗,初学者到底是装python还是anaconda
Docker安装Anaconda的环境问题一解决(因为我已经踩完坑了)，直接放DEMO如果对您有帮助或者解决了您的问题， 就帮我点个赞或者评论关注支持吧， 您的鼓励是我写博客的最大支持， 感谢!。
最近一个搞机器学习的同学让我装环境，看了他的各种环境配置，报了各种错误。最后我让她用Docker，救了她一命。
1.搜索图像搜索我们想要的蟒蛇图像：
码头工人搜索蟒蛇
2.拉镜拉最高的一个
docker pull continuum io/anaconda 3
3.运行映像容器Docker Run-I-T-p 12345:8888 Continuum IO/anaconda 3/bin/bash
参数解释
-i:是以交互方式运行容器，通常与-t同时使用；
-t:将一个伪输入终端重新分配给容器，通常与-i同时使用；
-p:以下列格式指定端口映射：host (host) port: container port。
然后您可以看到您输入了命令行。
注意目录现在在集装箱里。
4.安装xgboost包Pip Install-I https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple XG Boost总安装失败可以换成国内的图片来源，也就是现在清华的来源。
5.运行jupyter notebook在容器中启动jupyter notebook:
jupyter笔记本-端口8888 - ip 0.0.0.0 -允许-root
将之前的127.0.0.1:8888(容器的ip和端口)更改为主机的ip和8888，并将其映射到主机的端口12345:
http://10.199.138.5:12345/?token=a6b 3189 e8f 96802 b 6d 193475 f 0 e 30908 C3 a2 e 16816 E1 a 444，然后在您的本地浏览器中打开它：
如果对您有帮助或者解决了您的问题， 就帮我点个赞或者评论关注支持吧， 您的鼓励是我写博客的最大支持， 感谢!以下是可选链接6。将当前容器打包为新图像。目前，我们已经对原始的anaconda3映像做了一些更改：
安装了xgboost之后，我们想把当前的容器状态打包成一个新的镜像，这样以后就可以部署到其他地方，而不需要安装xgboost等等。
使用docker commit命令将容器打包为镜像：
root @ Hz-sjfx-test-199-138-5:~ # docker Commit- help用法：docker Commit[OPTIONS]CONTAINER[REPOSITORY[:TAG]]从容器的更改创建新的图像选项：-a，- author字符串author(例如， John Hannibal Smith Hannibal @ a-team . com )-c，- change list将Dockerfile指令应用于创建的图像-help打印用法-m，- message字符串Commit message -p，-在提交期间暂停暂停容器(默认为true)
Docker Commit-A nimen David -M nimen David第一个基于Anaconda 3的Docker形象带XG Boost和Light GBM Docker Name New _ Anaconda _ XG Boost-A nimen David 指作者。
-米尼门大卫的.‘轻GBM’指的是解释注释。
Dockername是指容器的短id，可以从命令行看到。
New_anaconda_xgboost是指我们打包的新映像的名称。
7.查看我们的新图像docker图像ls
8.上传到Docker Hub Docker标签New _ Anaconda _ XG Boost:最新nimen David/machine _ learning:v 0.1。
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