可以通过docker在Ubuntu建立两个版本的虚拟机吗

是的，你可以使用 Docker 在同一台 Ubuntu 主机上运行不同版本的虚拟机。 Docker 容器提供了轻量级的虚拟化，可以在同一台主机上运行多个不同版本的应用程序，而不会相互干扰。你可以使用 Docker 官方的 Ubuntu 镜像来运行容器，并在容器中安装不同版本的软件包和库。

但需要注意的是，Docker 容器并不是完全的虚拟机，它们共享主机的操作系统内核。这意味着，在容器中运行的程序可能会受到主机操作系统版本和内核版本的限制。因此，你应该确保容器中运行的程序与你的主机操作系统版本兼容。

相关问题

ubuntu虚拟机建立了两个docker容器，并通过mynetwork相连，两个docker容器一个部署了jupyternotebook，一个部署了pytorch，如何在两个容器分配任务，共同完成一个深度学习任务

可以通过以下步骤在两个docker容器中分配任务，共同完成一个深度学习任务:

1. 在部署了jupyternotebook的容器中编写代码并将其保存为.py文件。
2. 在部署了pytorch的容器中运行一个Python脚本，该脚本从jupyternotebook容器中拷贝.py文件并运行该文件。
3. 在jupyternotebook容器中启动一个HTTP服务器，将.py文件作为静态文件提供。
4. 在pytorch容器中使用requests库访问jupyternotebook容器中的HTTP服务器，下载.py文件并运行。

这样，两个容器就可以进行任务分配并共同完成深度学习任务。需要注意的是，在两个容器之间通信需要使用共同的网络，即mynetwork，以便容器之间能够相互访问。

ubuntu虚拟机建立了两个docker容器，一个部署了jupyternotebook，一个部署了pytorch，如何在两个容器分配任务，共同完成一个深度学习任务

可以将深度学习任务的代码和数据放在一个共享的目录中，然后在Jupyter Notebook容器中编写代码并运行，将需要使用PyTorch的部分代码封装成函数或模块，在Jupyter Notebook中调用PyTorch容器中的API来完成相应的计算任务。

可以使用Docker Compose来创建一个多容器的应用，可以使用`docker-compose.yml`文件来定义和配置多个容器。在该文件中定义两个容器，一个是Jupyter Notebook容器，一个是PyTorch容器，并使用Docker网络进行连接。在Jupyter Notebook容器中，可以使用`requests`或`grpc`等方式来调用PyTorch容器中的API。

具体步骤如下：

1. 在共享目录中创建一个Python文件，其中包含深度学习任务的代码，将需要使用PyTorch的部分代码封装成函数或模块。
2. 创建一个Dockerfile来构建Jupyter Notebook容器镜像，其中需要安装Python、Jupyter Notebook和所需的Python库。
3. 创建一个Dockerfile来构建PyTorch容器镜像，其中需要安装Python、PyTorch和所需的Python库。
4. 创建一个`docker-compose.yml`文件，定义两个服务：Jupyter Notebook服务和PyTorch服务，并使用Docker网络将它们连接起来。
5. 启动Docker Compose，使用`docker-compose up`命令启动两个容器。
6. 在Jupyter Notebook容器中使用Python代码调用PyTorch容器中的API来完成计算任务。

需要注意的是，为了让Jupyter Notebook容器能够调用PyTorch容器中的API，需要在PyTorch容器中设置API的端口号，并在Jupyter Notebook容器中使用相应的端口号进行访问。同时，为了避免数据在容器之间传输过程中的问题，可以将数据放在共享目录中，让两个容器共享数据。