ubuntu虚拟机建立三个可互相通信的docker容器，三个容器都部署了jupyter，如何在三个容器分配任务，使得他们可以共同完成深度学习任务，形成一个深度学习平台。请提供全部过程具体代码

好的，这是一个更加具有挑战性的问题，需要一步一步来实现。下面是一个实现这个过程的详细步骤：

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，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

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 jupyter1 --network my_network -d jupyter
docker run --name jupyter2 --network my_network -d jupyter
docker run --name jupyter3 --network my_network -d jupyter

5. 分配任务

在三个容器中分配任务，以便它们可以共同完成深度学习任务。以下是一个示例代码：

# Jupyter1容器
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# Load the MNIST dataset
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# Reshape the input data
x_train = x_train.reshape((-1, 28 * 28))
x_test = x_test.reshape((-1, 28 * 28))

# Normalize the input data
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

# Define the model
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(28 * 28,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Train the model
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=128)

# Save the model
model.save('model.h5')


# Jupyter2容器
import tensorflow as tf
import numpy as np

# Load the saved model
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# Generate some test data
x_test = np.random.rand(10, 28 * 28)

# Make predictions
predictions = model.predict(x_test)


# Jupyter3容器
import tensorflow as tf
import numpy as np

# Load the saved model
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# Generate some test data
x_test = np.random.rand(10, 28 * 28)

# Evaluate the model
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, np.zeros((10,)))

# Print the results
print('Loss:', loss)
print('Accuracy:', accuracy)

这个示例代码的作用是：

- 在Jupyter1容器中，训练一个MNIST分类模型，并将其保存到硬盘上。
- 在Jupyter2容器中，加载保存的模型，并使用一些测试数据进行预测。
- 在Jupyter3容器中，加载保存的模型，并使用一些测试数据进行评估。

希望这些步骤对你有所帮助！