背景是，我负责维护一个花哨的Docker图像，这是我们的团队用于分析。它使用Jupyter笔记本映像作为基础，然后添加各种自定义，额外的软件包等。
一个团队成员最近想运行Tensorflow。没问题，我只需运行mamba install并将其添加到图像中。然而，这产生了一个问题:Tensorflow 2.4.3(最新版本)与R 4.1.1(也是最新版本)或生态系统中的其他版本不兼容，导致R降级到3.6.3。所以我创建了一个新环境并安装了TF:
FROM hongooi/jupytermodelrisk:1.0.0
RUN mamba create -n tensorflow --clone base
# Make RUN commands use the new environment
RUN echo "conda activate tensorflow" >> ~/.bashrc
SHELL ["/bin/bash", "--login", "-c"]
RUN mamba install -y 'tensorflow=2.4.3'
但是当我重建图像时，我发现虽然已经创建了tensorflow环境，但tensorflow包已经安装到基本环境中，而不是tensorflow环境。有人遇到过这种情况吗?我可以验证，如果我登录到容器，tensorflow环境已经创建:它只是不包含tensorflow包。
如果从容器内部运行create,activate和install命令，我不会得到这个问题。只有当我尝试在Dockerfile中这样做时。
我使用mamba而不是conda，因为考虑到安装的包的数量，后者需要很长时间才能运行。事实上，尝试运行conda install tensorflow会在5小时后崩溃。
不是dockerfiles方面的专家，但一般情况下，您可以在install命令中使用-n标志来指定安装的目标环境，如下所示:
mamba install -n tensorflow -y tensorflow=2.4.3