基础镜像满足 tensorflow 版本但 docker 仍然从 requirements.txt 下载 tensorflow答案

【问题标题】：Base image satisfies tensorflow version but docker still downloads tensorflow from requirements.txt基础镜像满足 tensorflow 版本但 docker 仍然从 requirements.txt 下载 tensorflow
【发布时间】：2020-08-21 20:46:42
【问题描述】：

我有一个 Dockerfile 如下：

FROM tensorflow/tensorflow:1.13.2-gpu-py3
COPY src/ /

WORKDIR /Mask_RCNN
RUN pip install --upgrade pip setuptools wheel
RUN pip install -r requirements.txt
RUN pip install .
RUN pip install slidingwindow

ENTRYPOINT ["python3","/Mask_RCNN/inference_docker.py"]

还有这样的需求文件：

numpy
scipy
Pillow
cython
matplotlib
tensorflow>=1.3.0
scikit-image
opencv-python
h5py
imgaug
IPython[all]

所以拉动tf 1.13.2 满足tensorflow>=1.3.0 但在创建映像时，docker 会尝试下载最新的tf=2.3，如requirements.txt 所示。但是，这种行为破坏了我的代码，因为它只能在 tf>1.3 and tf<2 上运行。我应该通过删除tensorflow>=1.3.0 来修改requirements.txt，还是有任何命令可以避免这种冲突？

【问题讨论】：

但是它确实破坏了我的代码，因为它只能在 tf>1.3 and tf<2 上运行。我应该通过删除tensorflow>=1.3.0 来修改requirements.txt，还是有任何命令可以避免这种冲突？除非我遗漏了一些东西，否则你不能在requirements.txt 中添加上限吗？
即使我包含一个上限，它仍然会寻找最新的1.x，即1.15。我想要一种行为，比如如果基础图像提供了需求中的一个项目，那么需求中的那个项目根本不会pip install。
你能分享你在文件中使用的确切边界吗？
@AMC 根据您的要求添加。
你是如何为版本 2.* 添加限制的？

标签： python docker tensorflow dockerfile

【解决方案1】：

如果您查看 Tensorflow 上的 DockerFile，您会发现 Tensorflow Docker 映像是由 installing Tensorflow by pip 在 Ubuntu 之上构建的。如果您使用更高版本（例如 TensorFlow >=1.3）重新安装 TensorFlow。它将为您下载最新版本，即 tensorflow 2.3。因此，要么从您的需求文件中删除 tensorflow，否则它将始终被最新版本覆盖。

【讨论】：

我知道它会尝试下载最新版本，但为什么呢？它不应该简单地检查 tf 1.13 是否已经预装并且它大于 1.3，然后避免在第一手修改 tensorflow 吗？
这是因为 pip 会这样解析包。你可能需要经常降级、升级包，所以你的逻辑对于 PyPI 的人来说并不总是容易实现的。我不知道 pip 后端到底发生了什么