docker tensorflow/tensorflow:devel 没有运行？

如果您运行 Docker 容器时遇到了问题，可以尝试以下步骤：

1. 检查您的 Docker 版本，并升级到最新版本。

2. 确保您已经正确安装了 TensorFlow 的 Docker 镜像。您可以通过以下命令来检查：

   docker images

如果您没有安装 TensorFlow 镜像，请使用以下命令来下载并安装：

   docker pull tensorflow/tensorflow:devel

3. 确保您的 Docker 容器已经正确启动并运行。您可以使用以下命令来检查：

   docker ps

如果您的容器没有运行，请使用以下命令来启动它：

   docker start <container_name>

其中 `<container_name>` 是您的 Docker 容器的名称。

4. 如果您的 Docker 容器已经在运行，并且您仍然无法访问，请尝试重启 Docker 服务并重新启动容器。您可以使用以下命令来重启 Docker 服务：

   sudo service docker restart

然后您可以使用以下命令来重新启动容器：

   docker start <container_name>

如果您还是无法访问，请检查您的网络连接和防火墙设置。

相关问题

将docker run -p 8501:8501 -v /mnt/hgfs/data_input_test/tensorflow-yolov4-tflite-master/models/:/models/yolov4 -it tensorflow/serving:latest -e MODEL_NAME=yolov4 --model_base_path=/models/yolov4这行命令装换成k8s yaml文件

要将上述Docker命令转换为Kubernetes YAML文件，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建一个Deployment YAML文件来定义Pod的部署。创建一个`deployment.yaml`文件，并添加以下内容：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: yolov4-deployment
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: yolov4-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: yolov4-app
    spec:
      containers:
        - name: tensorflow-serving
          image: tensorflow/serving:latest
          ports:
            - containerPort: 8501
          volumeMounts:
            - name: models-volume
              mountPath: /models/yolov4
          env:
            - name: MODEL_NAME
              value: yolov4
          args: ["--model_base_path=/models/yolov4"]
    volumes:
      - name: models-volume
        hostPath:
          path: /mnt/hgfs/data_input_test/tensorflow-yolov4-tflite-master/models/

2. 创建一个Service YAML文件来公开Pod。创建一个`service.yaml`文件，并添加以下内容：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: yolov4-service
spec:
  selector:
    app: yolov4-app
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 8501
      targetPort: 8501
  type: NodePort

现在，您可以使用kubectl命令将这两个YAML文件应用于Kubernetes集群：

kubectl apply -f deployment.yaml
kubectl apply -f service.yaml

这将在Kubernetes集群中创建一个名为`yolov4-deployment`的部署和一个名为`yolov4-service`的服务。

tensorflow/serving docker部署

回答: 要使用tensorflow/serving docker部署，你可以按照以下步骤进行操作。首先，确保你已经安装好docker并打开了docker桌面。然后，进入命令台并输入powershell进入powershell环境。接下来，使用以下命令拉取tensorflow/serving镜像: docker pull tensorflow/serving。确认docker正常使用后，输入以下命令来搭建服务器: docker run -t -p 8501:8501 -p 8500:8500 -v C:/Users/65410/Desktop/imbd_bert:/models/imbd_bert -e MODEL_NAME=imbd_bert tensorflow/serving。这样就可以使用tensorflow/serving docker部署了。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [深度学习模型部署docker+TensorFlow Serving](https://blog.csdn.net/qq_39056596/article/details/116271044)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [win10利用tensorflow serving(docker安装)部署Bert文本分类模型(tf keras)](https://blog.csdn.net/wang_rui_j_ie/article/details/122680368)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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