ubuntu虚拟机建立三个可互相通信的docker容器，如何在三个容器分配任务，使得他们可以共同完成深度学习任务，形成一个深度学习平台。请提供全部过程具体代码

好的，以下是具体步骤和代码：

1. 在Ubuntu虚拟机中安装Docker和Nvidia-docker

# 安装docker
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io

# 安装nvidia-docker
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/ubuntu18.04/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

2. 创建三个Docker容器，并且安装深度学习框架

# 创建第一个容器
sudo docker run --gpus all --name container1 -itd tensorflow/tensorflow:latest-gpu bash

# 创建第二个容器
sudo docker run --gpus all --name container2 -itd tensorflow/tensorflow:latest-gpu bash

# 创建第三个容器
sudo docker run --gpus all --name container3 -itd tensorflow/tensorflow:latest-gpu bash

3. 在每个容器中启动SSH服务，使得可以远程连接

# 进入第一个容器
sudo docker exec -it container1 bash

# 启动SSH服务
apt-get update
apt-get install openssh-server
service ssh start

# 退出第一个容器
exit

# 进入第二个容器
sudo docker exec -it container2 bash

# 启动SSH服务
apt-get update
apt-get install openssh-server
service ssh start

# 退出第二个容器
exit

# 进入第三个容器
sudo docker exec -it container3 bash

# 启动SSH服务
apt-get update
apt-get install openssh-server
service ssh start

# 退出第三个容器
exit

4. 在Ubuntu虚拟机中安装MPI，使得可以进行分布式深度学习

# 安装MPI
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y openmpi-bin libopenmpi-dev

5. 在Ubuntu虚拟机中创建一个hostfile，用于指定每个容器的IP和端口号

nano hostfile

# 将以下内容添加到hostfile中
container1:2222
container2:2222
container3:2222

6. 在Ubuntu虚拟机中使用MPI启动分布式深度学习任务，分配任务给三个容器

# 启动分布式深度学习任务
mpirun -np 3 -hostfile hostfile python mnist.py

# 其中mnist.py是一个用于训练MNIST数据集的深度学习模型，可以自己编写或者从网上下载

至此，三个Docker容器就可以协同完成深度学习任务。