在单个VWware ubuntu虚拟机上，基于docker搭建机器学习平台，请提供具体代码

以下是在单个VMware Ubuntu虚拟机上，基于Docker搭建机器学习平台的具体代码：

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容器：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TensorFlow的容器的示例：

docker run -it --name my_tensorflow_container tensorflow/tensorflow:latest-gpu bash

此命令将创建一个名为`my_tensorflow_container`的容器，并在其中运行TensorFlow镜像的bash shell。

3. 配置容器网络：可以使用`docker network create`命令创建一个Docker网络，并将容器连接到该网络中。

docker network create my_network
docker network connect my_network my_tensorflow_container

此命令将创建一个名为`my_network`的Docker网络，并将`my_tensorflow_container`容器连接到该网络中。

4. 分配任务：可以使用Docker提供的`docker run`命令启动一个容器，并在其中运行相应的神经网络训练程序。

docker run --name my_tensorflow_job --network my_network tensorflow/tensorflow:latest-gpu python my_tensorflow_job.py

此命令将在名为`my_tensorflow_job`的容器中运行`my_tensorflow_job.py`文件，并将容器连接到`my_network`网络中。

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。