使用Docker快速搭建Tensorflow开发环境
当我刚开始学习使用scikit-learn时,总是会出现各种各样的包依赖问题,兜兜转转了一遍才全部安装好,现在的机器学习算法开发者大都使用tensorflow、pytorch来实现自己的想法,但依然会面临各种包版本和依赖的问题,有一段时间我使用virtulenv来解决python版本的问题。前几天升级MacOS,发现因为权限问题没法直接安装tensorflow。这促使我使用同事们常说的Docker来开发。我搭建的步骤如下:
- 从Docker官网下载最新的Docker应用程序(Docker Desktop);检查是否安装正确
- 从Docker Hub下载Tensorflow Docker;docker pull tensorflow/tensorflow:latest-py3-jupyter
- 挂载本地目录运行Tensorflow Docker中的jupyter notebook;
1
docker run -it -u $(
id
-u):$(
id
-g) -
v
/Users/hh/Documents/ghdl
:
/tf/ghdl
-p 8888:8888 --
rm
tensorflow
/tensorflow
:latest-py3-jupyter
- 在浏览器中输入notebook网址
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