今天就跟大家聊聊有關如何在Docke中安裝tensorflow環(huán)境,可能很多人都不太了解,為了讓大家更加了解,小編給大家總結了以下內容,希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。
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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
docker run 運行鏡像,
--name 為容器創(chuàng)建別名,
-it 保留命令行運行,
-p 8888:8888 將本地的8888端口 http://localhost:8888/ 映射,
-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
)
tensorflow/tensorflow 為指定的鏡像,默認標簽為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,并給了一個默認登錄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,及容器所對應的映射端口
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、點擊登錄進去可以看到界面了,并且可以new一個項目
2、tensorflow示例源碼解讀
from __future__ import print_function #導入tensorflow import tensorflow as tf #輸入兩個數(shù)組,input1和input2然后相加,輸出結果 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、運行程序,輸出的結果為(運行成功)
result: [ 3. 3. 3. 3.]
五、相關命令
1、關閉或開啟TensorFlow環(huán)境
#關閉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、文件的讀寫權限修改
#查看讀寫權限 ls -l #將tensorflow 變?yōu)閷儆赾orwien(系統(tǒng)默認)用戶 sudo chown -R corwien tensorflow/ #將tensorflow 變?yōu)閷儆赾orwien(系統(tǒng)默認)用戶組 sudo chgrp -R corwien tensorflow/
看完上述內容,你們對如何在Docke中安裝tensorflow環(huán)境有進一步的了解嗎?如果還想了解更多知識或者相關內容,請關注創(chuàng)新互聯(lián)成都網站設計公司行業(yè)資訊頻道,感謝大家的支持。
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