CentOS7利用docker安装TensorFlow

参考文档：https://blog.csdn.net/qq_32782059/article/details/78432437

Docker安装

启动Docker

sudo systemctl start docker

自动运行docker

sudo systemctl enable docker

验证Docker安装是否正确

sudo servicde docker status，查看服务的状态

sudo docker run hello-world 运行hello-world

显示有：Hello from Docker

Tensorflow的安装

docker run -it -p hostPort:containerPort TensorFlowCPUImage

如：docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow /bin/bash

设置运行时的密码：

docker run -it -p 8888:8888 -e "PASSWORD=11111111" tensorflow/tensorflow /bin/bash

docker run -it -p 8888:8888 gcr.io/tensorflow/tensorflow /bin/bash

如出现TLS handshake timeout，重启Linux就可以解决。我有安装过Python3.6.3，在此之前。

上述命令在找不到本地的image的时候，会从网络上下载一份新的image。

如果要安装gpu的版本，需要先安装nvidia-docker，然后运行如下命令：

nvidia-docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu /bin/bash

Tensorflow的验证

执行完上述命令后会自动进入容器，

在容器中执行以下命令，验证安装是否成功：

root@52a616b3e654:/notebooks# python -V
Python 2.7.12
root@52a616b3e654:/notebooks# python
Python 2.7.12 (default, Dec  4 2017, 14:50:18)
[GCC 5.4.0 20160609] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__
'1.10.0'
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello,World')
>>> sess = tf.Session()
2018-08-09 02:53:23.215721: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA
>>> print sess.run(hello)
Hello,World
>>>

退出容器

exit

保存容器

查看所有的容器信息，能获取容器的id

docker ps -a

然后执行如下命令[?]，保存镜像：

docker commit -m="备注" 你的CONTAINER_ID 你的IMAGE