搭建一个基于docker的机器学习平台，在里面可以实现常见的神经网络的开发等。要求这是一个分布式的环境（至少有3台docker），即每次都要在这几台docker里分配任务

搭建一个基于Docker的分布式机器学习平台，可以按照以下步骤进行：

1. 安装Docker：在每台服务器上都安装Docker，并确保它们都能够相互通信。

2. 配置Docker Swarm：使用Docker Swarm进行集群管理，将这些服务器组成一个Docker Swarm集群。可以使用以下命令初始化Swarm：

docker swarm init --advertise-addr <manager-ip>

其中，`manager-ip`为Swarm管理节点的IP地址。

3. 配置Docker服务：在Docker Swarm集群中创建一个或多个Docker服务，可以使用Docker Compose进行服务编排。例如，可以创建一个包含多个节点的TensorFlow服务，以实现分布式训练。

4. 配置任务调度：使用Docker Swarm进行任务调度，将任务分配到不同的节点上执行。可以使用Docker Swarm提供的`docker service create`命令创建一个任务，并使用`--placement`参数指定任务的部署位置。

例如，以下命令将一个TensorFlow任务调度到Swarm集群中名为`worker-1`的节点上执行：

docker service create --name tensorflow --replicas 1 --placement-pref 'spread=node.labels.type' tensorflow/tensorflow:latest-gpu

其中，`--placement-pref`参数指定了任务的部署位置，`node.labels.type`表示节点标签为`type`的值。

5. 监控和管理：使用Docker Swarm提供的管理工具，例如`docker service ps`和`docker service logs`命令，监控和管理任务的执行情况。

需要注意的是，在搭建基于Docker的分布式机器学习平台时，需要对硬件资源进行合理分配，以充分利用硬件资源，提高训练效率。此外，还需要对网络连接进行优化，以提高数据传输速度。