docker 中快速安装tensorflow环境，并使用tensorflow。
一、下载tensorflow镜像
|
1
|
docker pull tensorflow/tensorflow |
二、 创建tensorflow容器
|
1
|
docker run --name corwien-tensortflow -it -p 8888:8888 -v /users/kaiyiwang/code/ai/notebooks:/notebooks/data tensorflow/tensorflow |
命令说明
- docker run 运行镜像，
- --name 为容器创建别名，
- -it 保留命令行运行，
- -p 8888:8888 将本地的8888端口 http://localhost:8888/ 映射，
-
-v
/users/kaiyiwang/code/ai/notebooks:/notebooks/data将本地的/users/kaiyiwang/code/ai/notebooks文件夹挂载到新建容器的/notebooks/data下（这样创建的文件可以保存到本地/users/kaiyiwang/code/ai/notebooks） - tensorflow/tensorflow 为指定的镜像，默认标签为latest（即tensorflow/tensorflow:latest）
执行上边的命令：
我们可以看到，创建了tensorflow容器，并给了一个默认登录jupiternotebook的页面。
我们可以通过下面的命令在新的命令窗口看正在执行的容器，及容器所对应的映射端口
|
1
|
docker ps |
三、开启tensorflow容器
1.可以直接从命令行中右键打开连接，或者在浏览器中输入http://127.0.0.1:8888，然后将命令行中的token粘贴上去。
四、开始tensorflow编程
1、点击登录进去可以看到界面了，并且可以new一个项目
2、tensorflow示例源码解读
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
from __future__ import print_function#导入tensorflowimport tensorflow as tf#输入两个数组，input1和input2然后相加，输出结果with tf.session(): input1 = tf.constant([1.0, 1.0, 1.0, 1.0]) input2 = tf.constant([2.0, 2.0, 2.0, 2.0]) output = tf.add(input1, input2) result = output.eval() print("result: ", result) |
3、运行程序，输出的结果为（运行成功）
result: [ 3. 3. 3. 3.]
五、相关命令
1、关闭或开启tensorflow环境
|
1
2
3
4
5
6
|
#关闭tensorflow容器docker stop corwien-tensortflow#开启tensorflow容器docker start corwien-tensortflow#浏览器中输入 http://localhost:8888/ |
2、文件的读写权限修改
|
1
2
3
4
5
6
|
#查看读写权限ls -l#将tensorflow 变为属于corwien（系统默认）用户sudo chown -r corwien tensorflow/#将tensorflow 变为属于corwien（系统默认）用户组sudo chgrp -r corwien tensorflow/ |
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000016820172
