資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：中快速安裝環(huán)境，并使用。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三開啟容器可以直接從命令行中右鍵打開連接，或者在瀏覽器中輸入，然后將命令行中的粘貼上去。
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
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(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、運行程序，輸出的結(jié)果為（運行成功）
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）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/
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