问题描述
使用 Gradient 笔记本，它从一个 URL 获取容器，并从 GitHub 仓库获取文件，将它们组合成笔记本实例。然而，他使用的来自URL (nvcr.io/nvidia/tensorflow:21.09-tf2-py3) 的容器镜像，在学习 Tensorflow 时并没有安装 sklearn 和 matplotlib。他每次都需要使用 pip 安装 sklearn 和 matplotlib。他希望找到一个包含所有基本包和 Tensorflow 的镜像，但在 Docker 的网站上，他不知道如何检查镜像中包含哪些软件。虽然他知道搜索 Tensorflow 可以找到 Tensorflow 的镜像，但如何检查这些镜像是否包含 matplotlib 和 sklearn 仍然是一个问题。他知道可以创建自己的容器，但他只想节省时间，选择已经经过验证的发布商提供的镜像。
解决方案
请注意以下操作可能涉及版本差异，确保备份数据。
方案1
要检查一个容器中是否安装了特定的软件包，可以使用以下步骤：
1. 使用以下命令来进入容器：docker exec -it <container_name_or_id> /bin/bash。
2. 在容器中，运行 pip list 命令来查看已安装的 Python 包列表。
以下是具体的操作步骤：
1. 首先，确保你已经运行了你要检查的容器。你可以使用类似以下的命令来启动容器：
bash
docker run -itd --name my_tensorflow_container nvcr.io/nvidia/tensorflow:21.09-tf2-py3
这将在后台启动一个名为 my_tensorflow_container 的容器，使用 Tensorflow 的镜像。
接下来，使用
docker exec命令进入容器：
bash
docker exec -it my_tensorflow_container /bin/bash
这将在容器中打开一个交互式终端。在容器中，运行
pip list命令来查看已安装的 Python 包列表。你可以在输出中查找是否存在sklearn和matplotlib等软件包。如果需要退出容器终端，请键入
exit。
方案2
如果你希望在 Docker Hub 上找到包含特定软件的镜像，可以使用 Docker Hub 的搜索功能。以下是具体步骤：
打开 Docker Hub 的网站：https://hub.docker.com/。
在搜索栏中输入 “tensorflow”，然后按 Enter 进行搜索。
在搜索结果中，选择你感兴趣的 Tensorflow 镜像。注意，选择的镜像应该是由受信任的发布商提供的。这些镜像通常会在镜像描述中提供详细信息，包括已安装的软件包。
在所选镜像的页面中，你可以查看镜像的详细描述。一般来说，镜像的描述中会列出已经预装的软件包列表。你可以仔细阅读描述，看看是否包含了你需要的 sklearn 和 matplotlib。
这些方法可以帮助你找到已经包含特定软件包的 Tensorflow 镜像，从而节省你的时间并确保来自受信任发布商的镜像质量。
结论
通过上述方法，你可以在已有的容器中检查是否安装了特定的软件包，或者在 Docker Hub 上找到已经包含特定软件包的镜像。选择受信任的发布商提供的镜像可以节省时间，并保证镜像的质量。希望这些解决方案对你有帮助！