Docker中安装TensorFlow的详细教程
"这篇文章主要介绍了如何基于Docker安装TensorFlow,包括Docker的安装、配置和TensorFlow镜像的获取与使用。" 在现代科技领域,TensorFlow由于其强大的机器学习功能,尤其在AlphaGo的胜利后,受到了广泛关注。Docker作为一个轻量级的虚拟化工具,能够提供隔离的开发环境,避免了安装过程对本地环境的影响。在Ubuntu 16.04系统上,我们可以使用Docker来安装和运行TensorFlow。 首先,我们需要安装Docker。如果你的系统中已经存在旧版本的Docker,应先将其卸载。执行以下命令以移除旧版本的Docker软件: ```bash $sudo apt-get remove docker \ docker-engine \ docker.io ``` 接着,为了支持Docker推荐的存储层驱动AUFS,需要安装可选内核模块。运行以下命令安装`linux-image-extra`包: ```bash $sudo apt-get update $sudo apt-get install \ linux-image-extra-$(uname -r) \ linux-image-extra-virtual ``` 在安装Docker CE (Community Edition) 之前,确保系统具备安全传输软件包的能力。为此,安装`apt-transport-https`、`ca-certificates`、`curl` 和 `software-properties-common`: ```bash $sudo apt-get install \ apt-transport-https \ ca-certificates \ curl \ software-properties-common ``` 接下来,添加Docker的GPG密钥,以验证软件源的完整性。这里使用的是中科大镜像源,也可以选择官方源: ```bash $curl -fsSL https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add - # 官方源 #$curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add - ``` 然后,添加Docker的软件源列表: ```bash $echo "deb [arch=amd64] https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list # 官方源 #$echo "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list ``` 更新软件包列表并安装Docker CE: ```bash $sudo apt-get update $sudo apt-get install docker-ce ``` Docker安装完成后,可以测试是否正常运行。运行`docker run hello-world`来验证: ```bash $sudo docker run hello-world ``` 现在,我们可以获取TensorFlow的Docker镜像。TensorFlow提供了官方的Docker镜像,可以通过`docker pull`命令拉取: ```bash $sudo docker pull tensorflow/tensorflow ``` 你可以选择具有GPU支持的版本,例如: ```bash $sudo docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu ``` 一旦镜像下载完毕,就可以在Docker容器中运行TensorFlow。例如,启动一个新的容器,并挂载本地目录到容器内,以便共享文件: ```bash $sudo docker run -it --name tf_container -v /path/to/your/project:/project -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow bash ``` 在这个容器内,你可以使用TensorFlow进行开发和实验。当你完成工作后,通过`docker stop`命令停止容器,使用`docker rm`命令删除容器,而镜像则可以保留以备后续使用。 总结,基于Docker安装TensorFlow提供了一种简便且不会污染本地环境的方法。通过以上步骤,开发者可以在Ubuntu 16.04上快速地搭建起一个可以运行TensorFlow的环境,从而专注于机器学习项目本身,而不是环境配置。
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