ubuntu虚拟机建立了三个docker容器，一个部署了jupyternotebook，一个部署了pytorch，一个部署了tensorflow，如何在三个容器分配任务，使得他们共同完成一个深度学习任务，形成一个深度学习平台

首先，为了使三个容器能够相互通信，需要在创建它们时使用相同的网络。可以使用`docker network create`命令创建一个新的网络，例如：

docker network create my-network

然后，在创建容器时，使用`--network`参数将容器连接到这个网络：

docker run --name jupyter --network my-network jupyter/notebook
docker run --name pytorch --network my-network pytorch/pytorch
docker run --name tensorflow --network my-network tensorflow/tensorflow

这样，三个容器都可以通过容器名互相访问。

接下来，为了实现分布式深度学习任务，可以使用一些常见的框架和工具，如Horovod、Kubeflow等。这些工具都提供了分布式训练的支持，并且可以与Docker容器一起使用。

例如，使用Horovod可以在Jupyter Notebook中编写分布式训练代码，然后在PyTorch和TensorFlow容器中运行这个代码。具体来说，可以在Jupyter Notebook中编写以下代码：

import horovod.tensorflow.keras as hvd
import tensorflow.keras as tfk

# 初始化Horovod
hvd.init()

# 构建Keras模型
model = tfk.models.Sequential([
  tfk.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
  tfk.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
  tfk.layers.Flatten(),
  tfk.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 使用Horovod编译模型
optimizer = tfk.optimizers.Adam(0.001 * hvd.size())
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32 * hvd.size(), epochs=10, verbose=1)

然后，在PyTorch和TensorFlow容器中运行以下命令：

horovodrun -np 4 python train.py

其中`-np`参数指定了使用的进程数量，这里使用了4个进程，即三个容器和一个主进程。

这样，三个容器就可以共同完成一个分布式深度学习任务，形成一个深度学习平台。