Docker是一種流行的容器化平臺，而MXNet是一種廣泛使用的深度學習框架。結合這兩種技術可以方便實現機器學習工作流程的管理。

為了在Docker中使用MXNet，需要首先在Docker中安裝MXNet。可以使用以下命令下載MXNet Docker鏡像。

docker pull dmlc/mxnet:gpu

如果你的機器沒有GPU，可以使用以下命令下載CPU版本的MXNet鏡像。

docker pull dmlc/mxnet

下載完成后，可以使用以下命令運行MXNet容器。

docker run -it --rm --name mxnet dmlc/mxnet:gpu python

這個命令啟動了一個新的MXNet容器并打開Python應用程序。可以使用Python和MXNet進行機器學習模型的開發和測試。

一些常見的MXNet操作可以通過以下Python代碼運行。

import mxnet as mx
from mxnet import nd
a = nd.ones((2, 2))
b = nd.random.uniform(-1, 1, (2, 2))
c = a + b
print(c)

以上代碼使用MXNet創建了兩個矩陣并將它們相加。可以使用以下命令在MXNet容器中運行這段代碼。

docker run -it --rm --name mxnet -v /path/to/python/file:/tmp/script.py dmlc/mxnet:gpu python /tmp/script.py

以上命令將Python文件掛載到容器的/tmp目錄，并在容器中運行此文件。

總之，MXNet在Docker中的安裝和使用非常簡單，可以方便快捷地進行深度學習工作流程的管理。