在单个VWware ubuntu虚拟机上，基于至少3个docker搭建机器学习平台，请提供具体演示代码，越具体越好

好的，以下是在单个VMware Ubuntu虚拟机上，基于至少3个Docker搭建机器学习平台的具体演示代码：

1. 安装Docker：

sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

2. 创建Docker网络：在创建容器之前，需要先创建一个Docker网络，以便容器之间能够相互通信。以下是创建名为`my_network`的Docker网络的示例：

docker network create my_network

3. 创建Docker容器：在这个演示中，我们将使用3个Docker容器，分别运行Jupyter Notebook、TensorFlow和PyTorch。可以使用Dockerfile或Docker镜像创建容器。以下是使用Docker镜像创建基于Jupyter Notebook的容器的示例：

docker run -it --name my_jupyter_container --network my_network -p 8888:8888 jupyter/scipy-notebook:latest

此命令将创建一个名为`my_jupyter_container`的容器，并在其中运行Jupyter Notebook。`-p 8888:8888`选项将容器的8888端口映射到虚拟机的8888端口，以便通过浏览器访问Jupyter Notebook。

类似地，以下是使用Docker镜像创建基于TensorFlow和PyTorch的容器的示例：

docker run -it --name my_tensorflow_container --network my_network tensorflow/tensorflow:latest-gpu

docker run -it --name my_pytorch_container --network my_network pytorch/pytorch:latest

4. 在Jupyter Notebook中运行TensorFlow和PyTorch：打开浏览器，通过`http://localhost:8888`访问Jupyter Notebook，使用`my_jupyter_container`容器的token登录。在Jupyter Notebook中，可以创建一个新的Python Notebook，并在其中运行TensorFlow和PyTorch代码，例如：

import tensorflow as tf
tf.__version__

import torch
torch.__version__

以上代码将分别输出TensorFlow和PyTorch的版本号，以证明它们已经成功安装和运行。

需要注意的是，以上示例代码仅用于演示，在实际应用中需要根据具体情况进行修改。另外，还需要注意容器之间的资源分配，避免出现资源竞争导致训练效率下降。