一、Windows 功能设置搜索栏搜索“Windows功能”并勾选红色方框中的两项。其他Windows系统可能要勾选以下选项。我的电脑没有二、Docker Desktop 安装下载地址Install Docker Desktop on Windows | Docker Docs点击红色方框下载安装包。默认安装到最后一步即可。安装完后Docker会自动启动。若想测试Docker是否启动在cmd中输入docker version若docker正常启动则显示若docker未正常启动则显示即未显示“Server”此时重启Docker Desktop即可点击图标启动。2.1 修改镜像位置由于使用docker生成镜像文件和使用容器运行程序时是比较占用内存的因此最好将镜像位置修改到内存较大的磁盘。首先鼠标右键点击Docker Desktop的图标选择“Change settings”其次修改“Resources”中的“Disk image location”到内存较大的磁盘保存位置自行选择。至此Docker Desktop安装完毕。三、文件准备将你的数据文件、机器学习模型代码.py文件和模型需要创建的文件夹放到同一个文件夹下如图所示。打开“Anaconda Prompt”终端激活模型需要用到的环境。切换到模型代码和数据文件存放的文件夹路径。使用命令pip list –formatfreeze requirements.txt生成模型代码需要用到的包和对应版本。注意此方法生成的包的版本可能会有问题需要人工核对一下3.1 创建Dockerfile文件在PyCharm编辑器里创建Dockerfile文件。其他编辑器也行Dockerfile文件名首字母D必须大写且没有后缀在Dockerfile文件中输入以下内容python版本根据个人情况定镜像源可改变# 基于python3.9的基础镜像 FROM python:3.9 将当前目录.添加到code文件夹下 ADD . /code 设置code文件夹是工作目录 WORKDIR /code 安装支持 -i 换国内pip源速度更快 RUN pip install -r requirements.txt -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ CMD [python, ./SVR.py]四、镜像文件生成重新回到“Anaconda Prompt”终端输入命令docker build -t svr .注意-t 后边是镜像名称必须小写后边有一个空格和“.”不能省略。运行完毕如下此时在Docker Desktop中可以看到名为svr的镜像文件。名字下边是镜像文件的ID五、镜像文件保存在“Anaconda Prompt”终端中输入docker save ID path.tar其中ID为镜像文件的IDpath为镜像文件保存路径本地端。保存完毕后即可在相应位置找到镜像文件此时就可将镜像文件打包给别人。六、镜像文件导入在拿到别人给的镜像文件后可在cmd终端中输入docker load -i path.tar加载镜像文件其中path为镜像文件的保存路径。运行完毕后可得到镜像文件的ID相应的在Docker Desktop中会出现相应镜像文件。七、运行镜像文件输入docker run -it ID可运行该镜像。也可输入docker run -d --namecontainer_svr svr创建容器并运行。其中container_svr是容器名称后边的svr是要运行的镜像名此时在Docker Desktop的容器窗口就会出现该容器。点击它可在“Files”中的“code”文件下根据实际需求修改代码。八、总结至此Docker封装Python机器学习代码完整流程结束