机器学习PAI docker不太熟悉，请问docker里边可以修改框架源码么？主要是想看一些实现方法

在机器学习 PAI 中运行的训练作业通常是在预定义的 Docker 镜像中执行的，这些镜像已经包含了所需的框架和依赖项。一般来说，直接在 Docker 容器中修改框架源码是不建议的，因为这会违反容器化的原则，可能导致环境不稳定或无法重现的问题。

如果你想查看框架源码中某些变量的形状（shape），有几个可选的方法：

1. 使用日志：在代码中添加适当的日志语句，将变量的形状打印到日志文件中。然后，在训练作业运行期间，你可以通过查看日志文件来获取这些信息。

2. 调试模式：有些框架支持调试模式，允许你在运行过程中检查变量的值、形状等信息。你可以查阅相关框架的文档，了解如何启用和使用调试模式。

3. 打印语句：在源码中插入打印语句，将变量的形状直接打印到控制台输出。这样你就可以在训练过程中实时查看变量的形状。

无论采用哪种方法，请确保在开发和调试阶段进行，并在正式运行时将其移除或注释掉，以避免对性能和可维护性产生不必要的影响。

请注意，如果你需要自定义修改框架源码来满足具体需求，建议使用适当的开发环境（如本地开发环境）进行修改和测试，并在修改完成后构建自己的 Docker 镜像，以确保环境的统一性和稳定性。

完全可以的，只要把你本地的目录mount进docker就可以。
如果不熟悉docker，可以参考这里anaconda安装的方式试一下呢
，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”