如果你创建的是深度学习镜像，建议基于nvidia/cuda进行创建，下面就是基于此镜像进行创建的
在写Dockerfile的时候我们希望自动安装Miniconda，并且创建一个叫做torch的环境，并且安装相应的包，下面是我写的Dockerfile文件
第一个Dockerfile
第一个Dockerfile的编写如下
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| #!/bin/bash
FROM nvidia/cuda:10.1-cudnn7-devel-ubuntu18.04
...
RUN conda create -n torch -y python=3.8
# 用于激活环境，conda activate命令无效
RUN conda activate torch
RUN pip install torch==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu101 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
...
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然后出现了以下的问题，意思好像是没有初始化conda的shell，一把来说我们都是用bash，docker初始化的时候默认是用的是sh，所以我们加入conda init bash再试一次
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| CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'.
To initialize your shell, run
$ conda init <SHELL_NAME>
Currently supported shells are:
- bash
- fish
- tcsh
- xonsh
- zsh
- powershell
See 'conda init --help' for more information and options.
IMPORTANT: You may need to close and restart your shell after running 'conda init'.
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第二个Dockerfile
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| #!/bin/bash
FROM nvidia/cuda:10.1-cudnn7-devel-ubuntu18.04
...
RUN conda create -n torch -y python=3.8
# 用于激活环境，conda activate命令无效
RUN conda init bash \
&& conda activate torch
RUN pip install torch==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu101 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
...
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很可惜的是，依然出现了上面的错误
最终的Dockerfile
如果没有办法在Dockerfile中激活环境，就没有办法安装相应的包，经过查找发现可以使用conda run -n myenv command在Dockerfile中激活conda环境，下面给出其中的问题链接
链接1
链接2
最终版本如下所示
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| #!/bin/bash
FROM nvidia/cuda:10.1-cudnn7-devel-ubuntu18.04
...
RUN conda create -n torch -y python=3.8
# 用于激活环境，conda activate命令无效
SHELL ["conda", "run", "-n", "ffmpeg_env", "/bin/bash", "-c"]
# 成功激活
RUN conda activate torch
RUN pip install torch==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu101 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
...
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