lspvic/tensorboard-notebook

!docker pulls !docker stars

Jupyter Notebook科学计算栈 + TensorFlow + Tensorboard

该Docker镜像基于 https://github.com/jupyter/docker-stacks/tree/master/tensorflow-notebook 构建，新增了在Jupyter Notebook中启动Tensorboard的能力。

Jupyter-Tensorboard扩展GitHub地址：https://github.com/lspvic/jupyter_tensorboard

使用方法

拉取镜像并启动容器：

bash
docker pull lspvic/tensorboard-notebook
docker run -it --rm -p 8888:8888 lspvic/tensorboard-notebook

容器启动后，访问http://localhost:8888即可找到Tensorboard实例管理界面：

• 在Notebook文件树视图中，选择目录会显示“tensorboard”按钮，点击可打开以该目录为日志目录的Tensorboard界面
• 在“New”菜单中点击“tensorboard”可启动以当前目录为日志目录的实例
• 在“Running”标签页可查看、管理所有Tensorboard实例（浏览、导航、关闭）

Tensorboard实例地址格式为：[***]/（实例名称从1开始递增）

包含内容

• https://github.com/jupyter/docker-stacks/tree/master/scipy-notebook%E7%9A%84%E6%89%80%E6%9C%89%E5%8A%9F%E8%83%BD
• Python 3.x版本的TensorFlow和Keras（无GPU支持）

基本使用

以下命令启动容器，Notebook服务器在8888端口监听HTTP连接，使用随机生成的认证token：

bash
docker run -it --rm -p 8888:8888 lspvic/tensorboard-notebook

请记录启动日志中的认证token，用于访问Notebook服务器或登录验证。

TensorFlow单机器模式

当前仅支持单机器模式，示例代码：

python
import tensorflow as tf

hello = tf.Variable('Hello World!')
sess = tf.Session()
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
print(sess.run(hello))

Notebook选项

容器默认执行start-notebook.sh脚本，可传递Jupyter命令行参数：

• 自定义密码（需提前用IPython.lib.passwd()生成哈希值）：

  bash
  docker run -d -p 8888:8888 lspvic/tensorboard-notebook start-notebook.sh --NotebookApp.password='sha1:74ba40f8a388:c913541b7ee99d15d5ed31d4226bf7838f83a50e'
  

• 设置基础URL：

  bash
  docker run -d -p 8888:8888 lspvic/tensorboard-notebook start-notebook.sh --NotebookApp.base_url=/some/path
  

• 禁用认证（不推荐）：

  bash
  docker run -d -p 8888:8888 lspvic/tensorboard-notebook start-notebook.sh --NotebookApp.token=''
  

Docker选项

• -e GEN_CERT=yes：生成自签名SSL证书，启用HTTPS
• -e NB_UID=1000：指定jovyan用户UID（需以root用户运行容器）
• -e NB_GID=100：指定jovyan用户GID（需以root用户运行容器）
• -e GRANT_SUDO=yes：赋予jovyan无密码sudo权限（需以root用户运行容器，仅信任场景使用）
• -v /host/work:/home/jovyan/work：挂载主机目录到容器（需确保主机目录权限允许jovyan写入）

SSL证书

可挂载SSL密钥和证书文件启用HTTPS：

• 挂载key和crt文件：

  bash
  docker run -d -p 8888:8888 \
    -v /host/ssl:/etc/ssl/notebook \
    lspvic/tensorboard-notebook start-notebook.sh \
    --NotebookApp.keyfile=/etc/ssl/notebook/notebook.key \
    --NotebookApp.certfile=/etc/ssl/notebook/notebook.crt
  

• 挂载PEM文件：

  bash
  docker run -d -p 8888:8888 \
    -v /host/ssl/notebook.pem:/etc/ssl/notebook.pem \
    lspvic/tensorboard-notebook start-notebook.sh \
    --NotebookApp.certfile=/etc/ssl/notebook.pem
  

Conda环境

默认Python 3.x环境位于/opt/conda，可通过pip或conda安装包：

bash
pip install some-package
conda install some-package

替代命令

start.sh脚本

支持执行任意命令，如运行ipython：

bash
docker run -it --rm lspvic/tensorboard-notebook start.sh ipython

运行JupyterLab：

bash
docker run -it --rm -p 8888:8888 lspvic/tensorboard-notebook start.sh jupyter lab

自定义命令

可直接指定命令（部分功能如GRANT_SUDO将失效）。