极客教程如何启动tensorflow Docker jupyter笔记本
简介
Jupyter笔记本对于编写、测试和调试代码非常有用。TensorFlow是一个机器学习框架，可以与Jupyter笔记本一起使用。
在这篇文章中，我们将探讨如何使用Docker来启动TensorFlow Jupyter笔记本，这将使我们能够利用这两种工具的优势。
先决条件
在开始之前，你将需要在你的机器上安装Docker和Docker Compose。你可以使用以下命令检查它是否已经安装
https://docs.docker.com/get-docker/.
此外，如果你想使用TensorFlow，你必须有一个Jupyter笔记本文件。通过访问Jupyter主页并选择 “新建”，如果你还没有一个Jupyter笔记本，你可以创建一个新的Jupyter笔记本。
方法
你可以利用Docker来启动TensorFlow Jupyter笔记本，有很多不同的方式。
这就是我们将在此讨论的三种常见方式–
- 使用Docker Pull命令
-
使用自定义Docker镜像
让我们通过一些例子详细探讨这三种方法，以巩固我们的理解。
使用Docker Pull命令
docker pull命令用于从注册中心下载一个Docker镜像。当你想启动一个TensorFlow Docker Jupyter笔记本时，这可能很有用，因为它允许你拉一个已经安装了TensorFlow和Jupyter的预建镜像，而不是自己建立镜像。
示例
下面是一个例子，说明我们如何使用Docker Pull命令来启动一个带有TensorFlow的Jupyter笔记本服务器。
第1步
输出
第2步 – 通过使用以下命令运行TensorFlow Jupyter笔记本Docker容器—-。
该命令将在Docker容器中启动TensorFlow Jupyter笔记本，并暴露8888端口。
输出
第3步 – 一旦TensorFlow Jupyter笔记本启动并运行，你可以在你的网络浏览器中访问 http://localhost:8888 –访问它。
第4步 – 要停止TensorFlow Jupyter笔记本，在运行Docker容器的终端窗口中按 “Ctrl+C”。
输出
第5步 – 要再次启动TensorFlow Jupyter笔记本，你可以使用和以前一样的Docker运行命令–
使用自定义Docker镜像
你可以制作你自己的Docker镜像来为你的TensorFlow Jupyter笔记本定制环境。你必须写一个Docker文件，详细说明基本镜像和任何你希望包括的额外依赖，以实现这一目的。
要创建一个自定义的Docker镜像，你需要创建一个Docker文件来定义你的镜像。
示例
下面是一个安装TensorFlow和Jupyter的Docker文件的例子。
第1步 – 为你的项目创建一个新的目录，并导航到它。
第2步 – 在项目目录下创建一个名为 “Dockerfile “的文件，内容如下
这些命令用于从Python 3.8版本安装TensorFlow和Jupyter。
第3步
构建这个Tensorflow镜像需要花费一些时间。其结果将是一个名为 “mytensorflow “的图像。
输出
使用 “docker扫描 “对图像进行Snyk测试，以发现漏洞并学习如何修复它们。
第4步
如果这个命令似乎不起作用，请尝试下面的命令 —
第5步 – 如果前一个命令奏效，你应该看到终端中打印出一个链接，如果是另一个命令，使用这个链接在新窗口中启动TensorFlow Jupyter笔记本——。
结论
在这篇文章中，我们探讨了如何启动一个TensorFlow Docker Jupyter笔记本。我们看了三种不同的方法来启动TensorFlow Jupyter笔记本，包括使用TensorFlow Docker镜像，创建一个自定义的Docker镜像，以及使用Docker Compose。使用这些方法中的任何一种，你都可以轻松地设置一个TensorFlow Jupyter笔记本，并开始在Docker容器中使用TensorFlow工作。