在进行视觉计算时，涉及到的模型通常会非常庞大，需要大量的算力进行训练和部署。在这种情况下，我们可以使用容器化技术来有效地管理资源并快速部署模型。Docker是一款非常流行的容器化管理工具，它能够帮助我们快速搭建出一个容器化的环境。在本文中，我们将介绍如何在Docker环境中安装i3d。

docker run --name i3d --gpus all -it tensorflow/tensorflow:1.15.5-gpu-py3 bash

首先，我们需要使用上面的命令来启动一个TensorFlow GPU环境的Docker容器。在这个容器中，我们将能够使用GPU来高效地运行i3d模型。请注意，我们需要将--gpus参数设置为“all”来开启GPU的支持。

apt-get updateapt-get install gitgit clone https://github.com/deepmind/kinetics-i3d.gitcd kinetics-i3dpip install -r requirements.txtpip install opencv-python==3.4.0.12

接下来，我们需要在容器中安装一些必要的依赖。使用上面的命令，我们可以依次安装git、下载i3d的源代码、设置基本的环境变量、安装必要的Python库。请注意，我们需要使用特定的版本号来安装OpenCV库，以便与i3d模型兼容。

python eval.py --mode rgb --trainable_base_layers --eval_split val --gpus 1 --batch_size 4 --imagenet_pretrained --logdir log_rgb_scratch_112 --data_pattern /data/kinetics_frames_256_resize/%s/*.jpg

最后，在容器中运行上面的命令，即可开始使用i3d模型来进行图像分类任务。这个命令会读取准备好的数据集，并在训练好的模型基础上进行分类任务。我们可以使用不同的参数来进行调整，例如更改batch_size、更改模型是否可训练等。