构建含TensorFlow的树莓派docker镜像

Docker多架构构建设置

参考：
首先查看构建器builder：

docker buildx ls

如果在支持的架构里面看到没有arm架构的版本，则先运行：

docker run --rm --privileged multiarch/qemu-user-static --reset -p yes

然后创建自己的builder，并查看信息：

docker buildx rm builder
docker buildx create --name builder --driver docker-container --use
docker buildx inspect --bootstrap

如：

Dockerfile编写

用于树莓派的docker镜像中，需要安装基于arm架构的TensorFlow。树莓派提供了一个arm架构的python wheel包的仓库：

但是如果直接使用pip从该仓库安装，可能会遇到部分依赖包找不到的问题。此时，需要先从python官方仓库，安装找不到的依赖包，最后再安装TensorFlow。

下面展示一个安装TensorFlow 1.13.1 版本镜像的Dockerfile

FROM ubuntu:18.04

RUN sed -i s@/archive.ubuntu.com/@/mirrors.aliyun.com/@g /etc/apt/sources.list
RUN apt-get update && apt-get install -y 
    ca-certificates curl wget software-properties-common git libgl1-mesa-glx \
    libhdf5-dev libhdf5-serial-dev libatlas-base-dev libqtgui4 libqt4-test \
    libsm6 libxrender1 libxext-dev cmake pkg-config

RUN apt-get install -y python3.7 python3.7-dev python3-pip build-essential python3-dev python3-setuptools
RUN rm /usr/bin/python3
RUN ln -s /usr/bin/python3.7 /usr/bin/python && ln -s /usr/bin/python3.7 /usr/bin/python3
RUN alias python=python3 && ln -s /usr/bin/pip3 /usr/bin/pip

ENV PYTHONIOENCODING=utf-8

WORKDIR /app
RUN python3 -m pip install -U pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
RUN pip install h5py scikit-build tensorflow-estimator==1.14.0 tensorboard==1.13.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

RUN pip install tensorflow==1.13.1 -i https://www.piwheels.org/simple

在安装tensorflow==1.13.1之前，安装了一些依赖库。其中安装h5py，需要python3.7的环境（以及libhdf5-dev等各种依赖库），否则可能安装失败，所以前面将基础镜像自带的python版本升级为3.7。

开始构建

Dockerfile编写完成后，使用docker buildx命令构建所需架构的镜像，如：

docker buildx build --platform linux/arm/v7 -t username/imagename --push .

其中，--platform后面接架构名字，-t后面接仓库及镜像名，--push表示推送到仓库。（须推送到仓库或者导出成文件，build完成后，使用docker images是看不到打出的镜像的）

推送完成后，即可在树莓派中pull下来，然后使用