https://github.com/ChenhongyiYang/WidthFormer/tree/master 我想使用docker部署widthformer，给出完整的流程以及测试

宽变former（WidthFormer）是一个基于Transformer架构的计算机视觉模型，它通过增加通道宽度而不是深度来提高模型性能。链接提供的GitHub仓库里包含的是该模型及相关代码。

如果你想使用Docker来部署WidthFormer，可以按照以下步骤进行：

1. **克隆代码**: 首先，你需要从GitHub上克隆WidthFormer仓库到你的本地机器:

   git clone https://github.com/ChenhongyiYang/WidthFormer.git

2. **安装依赖**:
进入项目目录并确保所有必要的Python库已安装，比如PyTorch、torchvision等。你可以创建一个新的虚拟环境并激活它：

   cd WidthFormer
   python -m venv myvenv
   source myvenv/bin/activate
   pip install -r requirements.txt

3. **构建Docker镜像**:
创建一个`Dockerfile`，指定基础镜像（如PyTorch的官方镜像），复制代码，并设置运行命令（例如训练或推理）。示例Dockerfile内容可能如下：

   FROM torch/torch:latest-cuda
   WORKDIR /app
   COPY . .
   RUN pip install -r requirements.txt
   CMD ["python", "train.py" 或者 "python", "inference.py"]

然后，运行 `docker build -t widthformer .` 来构建镜像。

4. **运行容器**:
使用 `docker run -p host_port:container_port widthformer` 命令来运行容器，将主机的端口映射到容器内相应的端口，方便访问服务。

5. **测试**:
部署完成后，你可以通过访问容器暴露的端口来测试模型。如果是在训练阶段，检查日志输出；如果是推理，尝试输入一些样本数据看是否能得到预期的结果。