16. 利用Dockerfile文件生成一个镜像imagetest，该镜像的基础镜像为redis，挂载三个数据卷，在容器内分别挂载到 /root/test1 test2 /test3

可以编写如下的Dockerfile来生成imagetest镜像：

FROM redis

VOLUME /root/test1
VOLUME /root/test2
VOLUME /test3

其中，FROM指定了基础镜像为redis。VOLUME命令用于挂载数据卷，分别挂载到了/root/test1、/root/test2和/test3目录下。在构建镜像时，可以使用以下命令：

docker build -t imagetest .

其中，-t参数指定了镜像名称为imagetest，"."表示Dockerfile文件位于当前目录下。构建完成后，可以使用以下命令来启动容器：

docker run -it --rm -v /host/path/to/test1:/root/test1 -v /host/path/to/test2:/root/test2 -v /host/path/to/test3:/test3 imagetest

其中，-it参数表示以交互模式启动容器，--rm参数表示容器退出时自动删除，-v参数用于挂载数据卷。可以将/host/path/to/test1、/host/path/to/test2和/host/path/to/test3替换为实际的本地路径。启动容器后，可以在容器内查看三个数据卷是否正确挂载。

相关问题

通过dockerfile构建镜像imagetest

好的，以下是构建镜像的步骤：

1. 创建一个文件夹，命名为imagetest，在该文件夹下创建一个名为Dockerfile的文件。
2. 在Dockerfile中输入以下内容：

FROM ubuntu:latest
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip
COPY . /app
WORKDIR /app
RUN pip3 install -r requirements.txt
EXPOSE 80
CMD ["python3", "app.py"]

3. 在imagetest文件夹中创建一个名为requirements.txt的文件，并在其中列出需要安装的Python库，例如：

Flask==1.1.2
numpy==1.20.1

4. 在imagetest文件夹中创建一个名为app.py的Python文件，用于运行应用程序。例如：

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, World!'

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=80)

5. 确保你已经安装了Docker，并在命令行中进入imagetest文件夹。
6. 运行以下命令来构建镜像：

docker build -t imagetest .

7. 等待镜像构建完成后，可以使用以下命令来运行容器：

docker run -p 80:80 imagetest

这将通过端口80将容器的Web服务器公开到主机上。现在你可以在浏览器中访问http://localhost:80并看到"Hello, World!"的输出。

net = alexnet; layers = net.Layers(1:end-3); new_layers = [layers fullyConnectedLayer(5,'WeightLearnRateFactor',20,'BiasLearnRateFactor',20) softmaxLayer classificationLayer ]; %unzip('MerchData.zip'); %运行这句话后你的工作路径下会多出一个文件夹，里面就是数据集 image = imageDatastore('1772 resize .jpeg','IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames'); [imageTrain,imageTest] = splitEachLabel(image,0.7,'randomized'); %将数据集%70划为训练集，其余为测试集 ops = trainingOptions('sgdm', ... 'InitialLearnRate',0.0001, ... 'ValidationData',imageTest, ... 'Plots','training-progress', ... 'MiniBatchSize',5, ... 'MaxEpochs',10,... 'ValidationPatience',Inf,... 'Verbose',false); %'MaxEpochs' 即训练次数，我设的较小，根据需要调整 %开始训练 tic net_train = trainNetwork(imageTrain,new_layers,ops); toc错误使用 trainNetwork (line 165) Invalid training data. The output size (5) of the last layer does not match the number of classes (1). 出错 alexnet1 (line 27) net_train = trainNetwork(imageTrain,new_layers,ops);

根据您提供的代码和错误提示，问题可能出在您的网络结构和标签不匹配。您需要确保您的网络输出层的大小与数据集中的类别数相同。

您可以尝试在训练网络之前，使用以下代码查看您的数据集中有多少个类别：

numClasses = numel(categories(imageTrain.Labels));

然后，将您的全连接层的输出大小设置为该类别数：

new_layers = [layers
              fullyConnectedLayer(numClasses, 'WeightLearnRateFactor',20,'BiasLearnRateFactor',20)
              softmaxLayer
              classificationLayer
             ];

另外，如果您正在使用的是MATLAB R2018b或更早版本，则不支持在训练选项中使用“ValidationPatience”参数。您可以尝试将其删除，并查看是否解决了问题。

希望这些建议能够帮助您解决问题！