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;
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
转载于:https://www.cnblogs.com/siegfang/p/10787419.html
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