Docker 中快速安裝tensorflow環(huán)境，并使用TensorFlow。

一、下載TensorFlow鏡像

docker pull tensorflow/tensorflow

二、 創(chuàng)建TensorFlow容器

docker run --name corwien-tensortflow -it -p 8888:8888 -v /Users/kaiyiwang/Code/ai/notebooks:/notebooks/data tensorflow/tensorflow

命令說明

1. docker run 運(yùn)行鏡像，
2. --name 為容器創(chuàng)建別名，
3. -it 保留命令行運(yùn)行，
4. -p 8888:8888 將本地的8888端口 http://localhost:8888/ 映射，
5. -v /Users/kaiyiwang/Code/ai/notebooks:/notebooks/data 將本地的/Users/kaiyiwang/Code/ai/notebooks文件夾掛載到新建容器的/notebooks/data下（這樣創(chuàng)建的文件可以保存到本地/Users/kaiyiwang/Code/ai/notebooks）
6. tensorflow/tensorflow 為指定的鏡像，默認(rèn)標(biāo)簽為latest（即tensorflow/tensorflow:latest）

執(zhí)行上邊的命令：

我們可以看到，創(chuàng)建了TensorFlow容器，并給了一個(gè)默認(rèn)登錄JupiterNotebook的頁面。

我們可以通過下面的命令在新的命令窗口看正在執(zhí)行的容器，及容器所對(duì)應(yīng)的映射端口

docker ps

三、開啟TensorFlow容器

1.可以直接從命令行中右鍵打開連接，或者在瀏覽器中輸入http://127.0.0.1:8888，然后將命令行中的token粘貼上去。

四、開始TensorFlow編程

1、點(diǎn)擊登錄進(jìn)去可以看到界面了，并且可以new一個(gè)項(xiàng)目

2、tensorflow示例源碼解讀

from __future__ import print_function
#導(dǎo)入tensorflow
import tensorflow as tf
#輸入兩個(gè)數(shù)組，input1和input2然后相加，輸出結(jié)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、運(yùn)行程序，輸出的結(jié)果為（運(yùn)行成功）

result: [ 3. 3. 3. 3.]

五、相關(guān)命令

1、關(guān)閉或開啟TensorFlow環(huán)境

#關(guān)閉tensorflow容器
docker stop corwien-tensortflow
#開啟TensorFlow容器
docker start corwien-tensortflow
#瀏覽器中輸入 http://localhost:8888/

2、文件的讀寫權(quán)限修改

#查看讀寫權(quán)限
ls -l
#將tensorflow 變?yōu)閷儆赾orwien（系統(tǒng)默認(rèn)）用戶
sudo chown -R corwien tensorflow/
#將tensorflow 變?yōu)閷儆赾orwien（系統(tǒng)默認(rèn)）用戶組
sudo chgrp -R corwien tensorflow/

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