DockerTF：简易指南快速上手Tensorflow Docker镜像

本项目使用Dockerfile进行镜像的构建，Dockerfile是一种文本文件，它包含了所有用户执行的命令来创建一个Docker镜像。" 知识点: 1. Docker的基本概念：Docker是一种开源的容器化平台，它允许开发者打包、分发应用程序和它们的依赖环境。通过Docker，开发者可以将应用程序及其运行环境打包到一个可移植的容器中，保证了在不同环境中的一致性和可移植性。 2. Dockerfile的作用：Dockerfile是用于构建Docker镜像的文本文件，其中包含了所有构建镜像所需的命令。通过执行Dockerfile中的命令，Docker可以一步步地构建出一个镜像。在DockerTF项目中，Dockerfile用于创建一个包含Tensorflow库的Docker镜像。 3. Docker命令行工具：本教程中使用到了几个Docker命令行工具，包括`docker build`、`docker run`和`docker exec`。`docker build`用于构建镜像，`docker run`用于运行容器，而`docker exec`则用于在已运行的容器中执行命令。 4. 构建和运行Docker镜像的步骤： - 首先需要打开终端。 - 使用`docker build -t sandbox:latest .`命令构建镜像，其中`.`代表当前目录，即Dockerfile所在的目录。 - 构建完成后，使用`docker run -td --name sandbox --mount type=bind,source="$(pwd)\channel-tutorials",target=/app tf-sandbox:latest`命令启动容器。这里指定了容器名为`sandbox`，并绑定当前目录的channel-tutorials文件夹到容器内的/app目录下。 - 之后，通过`docker exec -it sandbox_env bash`命令进入容器内的交互式bash环境。 5. Python环境：由于Tensorflow是基于Python开发的，因此在Docker容器中需要一个运行Python环境的基础镜像。在这个案例中，虽然没有明确提到Python的安装步骤，但可以推断在Dockerfile中已经包含了安装Python及其相关依赖的命令。 6. Tensorflow的使用：Tensorflow是一个开源的机器学习框架，广泛用于深度学习、图像识别、语音识别等多种应用。DockerTF项目提供了一个预配置了Tensorflow的环境，使得开发者无需再手动安装Tensorflow，可以直接进行学习和开发。 7. 文件系统挂载：使用`docker run`命令时，通过`--mount`参数将宿主机的channel-tutorials目录挂载到了容器内的/app目录。这样可以在容器内部访问宿主机目录中的文件，便于开发者进行文件的读写操作，以及直接在宿主机上编辑文件，而无需每次都进入容器内部。 综上所述，DockerTF项目提供了一种高效、便捷的方式来统一Tensorflow开发环境的设置，利用Docker的强大功能简化了环境配置的复杂性，使得开发者能够更加专注于学习和开发工作。通过理解和掌握上述知识点，可以更加高效地利用DockerTF项目及其Docker镜像进行Tensorflow相关的开发和研究。