dockerfile错误日志(pip安装源)
docker -基于dockerfile自制镜像及其运行容器等报错集合，当然也包含直接拉取镜像日志
1. Dockerfile更换pip安装源
首先Dockerfile使用的centos7.5.1804作为基础镜像 FROM centos:centos7.5.1804，然后安装Python3.6.5。
安装第三方包是默认走了这个源，https://files.pythonhosted.org/packages，编译用时太久。
修改成国内的源：
第一种方法：
RUN pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --no-cache-dir -r requirements2.txt
第二种方法：
未换源：
pip3 install numpy
换成阿里云的源
pip3 install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ numpy --trusted-host mirrors.aliyun.com
2. anaconda安装TensorFlow版本
自定dockerfile文件
FROM purposefly/anapip
WORKDIR /app
COPY . /app
RUN pip install tensorflow==1.12.0
。。。。
运行报错，没有这个版本，会提示你去搜索有哪些版本
anaconda search -t conda tensorflow
2.1 第一种方法
首先在Linux中，第一步直接拉取一个anaconda镜像，运行生成容器，在容器内部使用以下命令：
anaconda search -t conda tensorflow
[图片上传失败...(image-41433c-1632399984641)]
然后，第二步找到自己安装环境对应的最新TensorFlow后，然后查看安装命令
安装anaconda/tensorflow具体操作命令：
anaconda show anaconda/tensorflow
(base) root@e2c332ba5966:/# anaconda show anaconda/tensorflow
Using Anaconda API: https://api.anaconda.org
Name: tensorflow
Summary: TensorFlow is a machine learning library.
Access: public
Package Types: conda
Versions:
+ 0.10.0rc0
+ 1.0.1
+ 1.1.0
+ 1.2.1
+ 1.3.0
+ 1.4.1
+ 1.5.0
+ 1.6.0
+ 1.7.0
+ 1.7.1
+ 1.8.0
+ 1.9.0
+ 1.10.0
+ 1.11.0
+ 1.12.0
+ 1.13.1
+ 1.14.0
+ 2.0.0
+ 1.15.0
+ 2.1.0
+ 2.2.0
+ 2.3.0
+ 2.4.1
+ 2.5.0
+ 2.6.0
To install this package with conda run:
conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow
第三步：第二步会提供一个下载地址，使用下面命令就可安装新版本tensorflow
conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow
第四步：将命令放入到dockerfile文件中
RUN conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow
2.2 第二种方法
打开网址 https://anaconda.org/ ，搜索 TensorFlow，发现各种版本
假如点击 conda-forge / tensorflow 2.4.3 ，就会发现安装方法
如果是win
-
打开anaconda-prompt
-
查看tensorflow各个版本
3. RUN 时版本不匹配
报错：
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement RUN (from versions: 0.1, 0.2)
原因分析:
翻译->
错误：找不到满足运行要求的版本（来自版本：0.1、0.2）
大概的问题就是安装numpy版本过高。
解决方法：
卸载numpy，安装低版本numpy==1.10.0
4. yum 安装加 -y
报错：
yum load-transaction /tmp/yum_save_tx.2021-09-22.11-11.hmf_D6.yumtx
原因分析：
PS：我是在Dockerfile里设置，然后进入镜像手动测试，Dockerfile报错如下：
Is this ok [y/d/N]: Exiting on user command
Your transaction was saved, rerun it with:
yum load-transaction /tmp/yum_save_tx.2018-02-01.02-10.O1ZlZ_.yumtx
The command '/bin/sh -c yum update && yum install 安装包' returned a non-zero code: 1
命令里是yum install，但是还是需要选择Y/N没有自动执行
解决方法：
在命令里加 -y
RUN yum install -y libSM-1.2.2-2.el7.x86_64 --setopt=protected_multilib=false
还可以将 -y 加到命令的最后面
5. dockerfile 更新pip版本
报错：
Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in /tmp/pip-buil
原因分析：
出错的原因应该是pip的版本太老
解决方法：
更新版本就可以啦，如下：
RUN /usr/bin/python3 -m pip install --upgrade pip
6. ImageAI 加载模型的时编码utf-8问题
报错：
在keras源码中1004行，编码问题
AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode'
问题分析：
在原来的
/usr/local/python3.6/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/saving.py 1004 line
original_keras_version = f.attrs['keras_version'].decode('utf8')
original_backend = f.attrs['backend'].decode('utf8')
解决方法：
修改代码
if 'keras_version' in f.attrs:
original_keras_version = f.attrs['keras_version'].encode('utf-8').decode('utf8')
else:
original_keras_version = '1'
if 'backend' in f.attrs:
original_backend = f.attrs['backend'].encode('utf-8').decode('utf8')
7. anaconda 创建环境 报错
CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://repo.continuum.i
解决方法：
配置清华源
RUN conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
RUN conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
RUN conda config --set show_channel_urls yes
8. dockerfile中运行conda更新时出现问题
运行
RUN conda update conda
报错：
dockerfile /bin/sh: conda: not found The command '/bin/sh -c conda update co
解决方法：
在Dockerfile中执行anaconda之前，您必须在构建期间使用ENV变量将anaconda添加到PATH.
RUN bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh -b && \
echo "export PATH="/root/anaconda3/bin:$PATH"" >> ~/.bashrc && \
/bin/bash -c "source ~/.bashrc"
ENV PATH /root/anaconda3/bin:$PATH
RUN conda update --all
在.bashrc中更新PATH将使在使用docker run运行时可以在容器内调用conda，但无法在docker文件中的其他RUN语句中调用。总体来说，基于dockerfile生成镜像时，无法使用。
也可参考下面文章
