DL Docker，全稱為 Deep Learning Docker，是一種基于 Docker 容器技術的深度學習開發工具。它的出現主要是為了解決深度學習開發中由于環境配置與依賴管理所帶來的困難。

DL Docker 使用 Docker 容器來封裝深度學習開發需要的環境、依賴庫與代碼等，從而實現在不同平臺上快速構建、部署和運行深度學習模型。DL Docker 封裝了多個深度學習開發環境，如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，用戶可以通過選擇不同的鏡像版本來滿足自己的需求。開發者也可以根據自己的需求自行定制鏡像。

DL Docker 與傳統的虛擬機相比，在性能、資源占用和容器鏡像體積等方面有著明顯的優勢。Docker 技術的底層是 Linux 的 Namespace、Control Groups 和 OverlayFS 等機制，它可以將一個系統的內核資源劃分為多個互相隔離的容器，從而可以在同一臺物理服務器上運行多個容器實例。由于 Docker 不需要運行完整的虛擬機系統，因此可以顯著地減小容器鏡像的大小，這對于構建和分發容器鏡像都有著很大的好處。

以下是一個 DL Docker 的示例 Dockerfile 文件：

FROM tensorflow/tensorflow:latest-gpu
WORKDIR /app
COPY requirements.txt ./requirements.txt
RUN pip3 install -r requirements.txt
COPY app.py ./
CMD ["python", "app.py"]

上述示例中，FROM 指定了使用 TensorFlow 的 GPU 版本作為基礎鏡像，通過 COPY 命令將應用代碼與依賴庫文件復制到容器內。通過 RUN 命令安裝所需的依賴庫，最后通過 CMD 命令指定容器啟動運行 app.py 程序。

總之，DL Docker 是一個極具便利性的深度學習開發工具，可以大大降低深度學習開發的難度和成本。