我目前正在尝试创建一个 TensorFlow 估计器，以使用各种 pip 和 conda 包在 Azure ML Compute 上运行 Ludwig 的训练模型，如下所示：
estimator= TensorFlow(source_directory= project_folder,
compute_target=compute_target, script_params=script_params,
entry_script='./train.py', pip_packages=dependencies, conda_packages =
["tensorflow"], use_gpu =True)
其中一个 pip 包是 gmpy，但它不会安装并抛出error: fatal error: gmp.h: No such file or directory compilation terminated. error: command 'gcc' failed with exit status 1.
这会阻止 Ludwig 安装并导致无法构建想象
当我在 Ubuntu 上的 python 虚拟环境中本地运行 Ludwig 时，我可以通过运行“sudo apt-get install libgmp3-dev”而不是pip install gmpy. 当我尝试将 Gmpy2 作为库添加到估算器时，它会引发相同的错误，并且似乎 libgmp3-dev 没有 pip 或 conda 等效项。我尝试将 gmpy 和 gmpy2 .whl 文件直接添加到环境中，但轮文件未被识别为兼容。
是否有某种方法可以添加RUN sudo apt-get install libgmp3-dev到 dockerfile 中，以便估算器制作的 docker 容器已经安装，而无需创建自定义 dockerfile？我注意到 TensorFlow 估计器类有一个可以采用 DockerSection 的“environment_definition”标志，但我找不到任何关于它们如何工作的示例。