Question

我正在使用Docker构建一个Python容器，目的是在多台机器上拥有可重现的环境，这些机器是一堆开发Macbook和几台AWS EC2服务器。

容器基于continuumio/miniconda3，即Dockerfile以

开头

FROM continuumio/miniconda3

几天前在Ubuntu上 Docker文件中的conda install和conda upgrade命令抱怨新的Conda版本（4.11）可用：

==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
  current version: 4.4.10
  latest version: 4.4.11

  Please update conda by running

  $ conda update -n base conda

如果我忽略这一点，软件包安装将退出并显示错误：

Downloading and Extracting Packages
The command '/bin/sh -c conda install -y pandas=0.22.0 matplotlib 
scikit-learn=0.19.1 pathos lazy openpyxl pytables dill pydro psycopg2 
sqlalchemy pyarrow arrow-cpp parquet-cpp scipy tensorflow keras 
xgboost' returned a non-zero code: 1

当我将此conda update...添加到Docker文件时，事情再次起作用。

然而，令人讨厌的是，使用Ubuntu 运行的更新在Mac Docker 上无效。我收到以下错误：

CondaEnvironmentNotFoundError: Could not find environment: base .
You can list all discoverable environments with `conda info --envs`.

请注意，当我docker build在Ubuntu机器上运行相同的Docker文件时，我收到此错误，这样就破坏了首先使用Docker的重点。在Mac上，旧版本的文件（没有conda update -n base conda）仍可正常运行并安装所有软件包。

Docker / Conda专家，有什么想法吗？

编辑：这里是完整的Dockerfile（在Ubuntu中运行的那个）：

# Use an official Python runtime as a parent image
FROM continuumio/miniconda3

WORKDIR /app/dev/predictive.analytics

RUN apt-get update; \
apt-get install -y gcc tmux htop

RUN conda update -y -n base conda

RUN conda config --add channels babbel; \
conda config --add channels conda-forge; 

RUN conda install -y pandas=0.22.0 matplotlib scikit-learn=0.19.1 pathos lazy openpyxl pytables dill pydro psycopg2 sqlalchemy pyarrow arrow-cpp parquet-cpp scipy tensorflow keras xgboost
RUN pip install recordclass sultan
RUN conda upgrade -y python 

ENV DATA_DIR /host/data
ENV PYTHONPATH /host/predictive.analytics/python
ENV PATH="/host/predictive.analytics:${PATH}"

Answer 1

也许您在其中一台构建计算机上使用过时的miniconda，尝试docker build --pull --no-cache。

Docker并不一定从存储库中提取最新的图像，因此除非你执行--pull，否则你的某些机器可能会使用过时的基本映像启动构建。

Docker和Conda：在Mac和Ubuntu

1 个答案: