ubuntu虚拟机建立三个可互相通信的docker容器，一个部署jupyter，一个部署pytorch深度学习包，一个部署tensorflow深度学习包，通过jupyter容器可以直接导入另外两个容器的包

好的，这是一个很有技术含量的问题，需要一步一步来实现。首先，你需要安装Docker，并创建三个Docker镜像，分别用于部署Jupyter、PyTorch和TensorFlow。然后，你需要在Ubuntu虚拟机中创建一个Docker网络，以便这三个容器可以互相通信。接下来，你需要将这三个容器连接到该网络上，并配置Jupyter容器以便它能够导入另外两个容器的包。下面是一个实现这个过程的简单步骤：

1. 安装Docker

在Ubuntu虚拟机上安装Docker，你可以使用以下命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io

2. 创建Docker镜像

创建三个Docker镜像，分别用于部署Jupyter、PyTorch和TensorFlow。你可以使用Dockerfile来创建这些镜像。以下是一个简单的Dockerfile示例：

# Dockerfile for Jupyter
FROM ubuntu:latest
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y python3-pip && \
    pip3 install jupyter

# Dockerfile for PyTorch
FROM pytorch/pytorch:latest

# Dockerfile for TensorFlow
FROM tensorflow/tensorflow:latest

3. 创建Docker网络

创建一个Docker网络，以便这三个容器可以互相通信。以下是一个示例命令：

docker network create my_network

4. 连接容器

将这三个容器连接到该网络上。以下是一个示例命令：

docker run --name jupyter --network my_network -d jupyter
docker run --name pytorch --network my_network -d pytorch
docker run --name tensorflow --network my_network -d tensorflow

5. 配置Jupyter容器

配置Jupyter容器以便它能够导入另外两个容器的包。可以使用以下命令在Jupyter容器中安装pytorch和tensorflow：

pip3 install torch -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html
pip3 install tensorflow

然后，在Jupyter Notebook中，你可以使用以下代码导入这些包：

import torch
import tensorflow as tf

这样，你就可以在Jupyter Notebook中使用PyTorch和TensorFlow了。

希望这些步骤对你有所帮助！