DockerにTensorFlow環境を素早くインストールする方法

Docker に TensorFlow 環境をすばやくインストールし、TensorFlow を使用します。

1. TensorFlowイメージをダウンロードする

docker pull tensorflow/tensorflow

2. TensorFlowコンテナを作成する

docker run --name corwien-tensortflow -it -p 8888:8888 -v /Users/kaiyiwang/Code/ai/notebooks:/notebooks/data tensorflow/tensorflow

コマンドの説明

1. docker run はイメージを実行します。
2. --name はコンテナのエイリアスを作成します。
3. -コマンドラインを実行し続ける、
4. -p 8888:8888 はローカル ポート 8888 を http://localhost:8888/ にマッピングします。
5. -v /Users/kaiyiwang/Code/ai/notebooks:/notebooks/data 、ローカルの/Users/kaiyiwang/Code/ai/notebooksフォルダーを、新しく作成されたコンテナーの/notebooks/dataにマウントします (この方法で作成されたファイルは、ローカルの/Users/kaiyiwang/Code/ai/notebooksに保存できます)
6. tensorflow/tensorflow は指定されたイメージであり、デフォルトのタグは最新です (つまり、tensorflow/tensorflow:latest)

上記のコマンドを実行します。

TensorFlow コンテナが作成され、JupiterNotebook のデフォルトのログイン ページが提供されていることがわかります。

次のコマンドを使用すると、実行中のコンテナとコンテナの対応するマッピング ポートを新しいコマンド ウィンドウに表示できます。

ドッカーps 

3. TensorFlowコンテナを開く

1. 右クリックしてコマンド ラインから直接接続を開くか、ブラウザーにhttp://127.0.0.1:8888と入力してコマンド ラインからtokenを貼り付けます。

4. TensorFlowプログラミングを始める

1. クリックしてログインするとインターフェースが表示され、新しいプロジェクトを作成できます。

2. テンソルフローサンプルソースコードの解釈

__future__ から print_function をインポートする
#Tensorflow をインポートする
テンソルフローをtfとしてインポートする
# 2 つの配列 input1 と input2 を入力し、それらを加算して、tf.Session() で結果を出力します。
  入力1 = tf.定数([1.0, 1.0, 1.0, 1.0])
  入力2 = tf.定数([2.0, 2.0, 2.0, 2.0])
  出力 = tf.add(入力1, 入力2)
  結果 = output.eval()
  print("結果: ", 結果)

3. プログラムを実行すると、出力結果は（正常に実行されました）になります。

result: [ 3. 3. 3. 3.]

5. 関連コマンド

1. TensorFlow環境を閉じるか開く

#Tensorflow コンテナをシャットダウンします docker stop corwien-tensortflow

#TensorFlow コンテナを起動します docker start corwien-tensortflow
#ブラウザにhttp://localhost:8888/と入力

2. ファイルの読み取りおよび書き込み権限を変更する

# 読み取りおよび書き込み権限を確認する ls -l
#tensorflow を corwien (システムのデフォルト) ユーザーに属するように変更します sudo chown -R corwien tensorflow/
#tensorflow を corwien (システムのデフォルト) ユーザー グループに属するように変更します sudo chgrp -R corwien tensorflow/

以上がこの記事の全内容です。皆様の勉強のお役に立てれば幸いです。また、123WORDPRESS.COM を応援していただければ幸いです。