pycharm连接docker解释器并且在本地使用matplotlib绘图方法

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

文章目录

• 前言
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  一、需求

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  二、使用步骤

• • 1.安装xserver
  • 2.将Tkagg设置为docker镜像中matplotlib的后端参数。
    

    
    

  • 3.在pycharm中连接我们新保存的镜像
  • 4.在pycharm中为docker镜像增加启动参数

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前言

毕业设计要用到深度学习，于是想着使用docker+pycharm来搭建深度学习环境，使用过程中遇到一个问题，代码中使用了matplotlib，无法将图片直接绘制出来，报错，有一个tensorboardx的解决方案，但是那个是后端交互的，没有直接绘制方便

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、需求

1.使用docker搭建深度学习环境
2.pycharm连接docker镜像，实现解释器在镜像中，代码本地，图像在本地中显示

二、使用步骤 1.安装xserver

#安装xserver
$sudo apt install x11-xserver-utils
#许可所有用户都可访问xserver    注意加号前应有空格
$xhost +

开放权限，允许所有用户，当然包括docker,访问X11 的显示接口
xhost+在重启系统之后会失效，需要重新设置，也可以使用永久生效的设置方法

2.将Tkagg设置为docker镜像中matplotlib的后端参数。

首先从镜像启动容器安装以下几个依赖库

$ sudo apt-get install tcl-dev tk-dev python-tk python3-tk

用pip卸载已经安装的matplotlib库

$ pip uninstall matplotlib

然后重新安装matplotlib。

pip install matplotlib

再来看一下目前的后端设置。

>>> import matplotlib
>>> matplotlib.get_backend()
'TkAgg

这个时候后端设计已经修改完成
之后使用docker commit 命令将容器保存为新的镜像

3.在pycharm中连接我们新保存的镜像

这个时候我们的pycharm中已经识别到了本机的docker镜像

4.在pycharm中为docker镜像增加启动参数

点击pycharm工具栏的run，然后选择edit configurations

在python interpreter中选择我们docker镜像中的解释器
之后在docker container setting 中为docker镜像添加启动参数

启动参数如下：
–entrypoint= --network=host --gpus all -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix -e GDK_SCALE -e GDK_DPI_SCALE --privileged --rm
参考链接：

Docker容器图形界面显示（运行GUI软件）的配置方法
显示matplotlib图的简单Docker容器
Matplotlib无法显示图像的问题