有两种方法可以安装依赖项。
1.创建自定义映像，安装依赖项并保存它。
1.使用--root标记获得对容器的root访问权限，安装依赖项并使用它们。

自定义镜像

如果您正在处理一个项目，并希望为该项目提供一些依赖项，或者只是想保存所有您喜欢的依赖项，则可以根据该项目创建自定义映像，并将其保存，以便以后在项目中使用该映像。
现在，一旦你准备好了，使用这个命令，

tensorman run -p 8888:8888 --root --python3 --gpu --jupyter --name CONTAINER_NAME  bash

其中CONTAINER_NAME是容器的名称，您可以给予任何您想要的名称，-p设置端口（您可以在docker中搜索有关端口转发的信息）
现在你以root身份运行container，现在在container shell中使用。

# its always a good idea to update the apt, you can install packages from apt also
apt update

# install jupyterthemes
pip install jupyterthemes

# check if all your desired packages are installed
pip list

现在是时候保存你的形象了
打开一个新的终端并使用此命令保存您的图像

tensorman save CONTAINER_NAME IMAGE_NAME

CONTAINER_NAME应该是前面使用的那个，对于IMAGE_NAME，您可以根据自己的喜好进行选择。
现在您可以关闭终端使用tensorman list来检查您的自定义图像是否存在。要使用自定义图像，请使用

tensorman =IMAGE_NAME run -p 8888:8888 --gpu bash

# to use jupyter
jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --no-browser

使用--root并安装依赖

现在你可能想知道，在一个普通的Notebook中，你甚至可以在Notebook内部安装依赖项，但tensorman却不是这样;这是因为我们没有以root身份运行它，因为如果我们以root身份运行它，主机中的导出文件也将使用root权限，这就是为什么避免使用--root标记是好的，但我们可以使用它来安装依赖项。安装后，你必须保存这个镜像（这不是必须的，虽然你也可以每次都安装它们），否则，安装的依赖项将丢失。
在自定义映像构建的最后一步中，请改用以下命令

# notice --root
tensorman =IMAGE_NAME run -p 8888:8888 --gpu --root bash

# to use jupyter, notice --allow-root
jupyter notebook --allow-root --ip=0.0.0.0 --no-browser