mediadesignpractices/tensorflow

使用Docker运行Tensorflow

本目录包含Dockerfile，可帮助你通过Docker快速启动并运行Tensorflow环境。

镜像概述

该Docker镜像基于Tensorflow框架，集成了CUDA以支持GPU加速，提供便捷的方式搭建机器学习开发环境，简化Tensorflow相关的实验与开发流程。

核心功能

• 支持GPU加速（需配合NVIDIA驱动及nvidia-docker使用）
• 可快速启动Jupyter Notebook、IPython shell或bash终端
• 支持挂载外部数据集卷，方便访问本地数据
• 通过Makefile简化Docker命令操作

使用场景

• 机器学习模型的开发与训练
• 数据科学实验与分析
• Tensorflow相关的教学演示或学习实践

配置说明

1. 安装Docker环境
2. 若需使用GPU功能：
   • 安装最新版本的NVIDIA驱动
   • 安装https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
3. 下载Makefile（用于简化命令）：

   bash
   curl -O https://raw.githubusercontent.com/mediadesignpractices/docker/master/tensorflow/Makefile
   

部署示例

启动Jupyter Notebook

bash
make notebook

启动IPython shell

bash
make ipython

启动bash终端

bash
make bash

挂载外部数据集卷

bash
make DATA=~/mydata

查看所有Make任务

bash
make help

GPU支持的启动方式

bash
make notebook GPU=0 # 或替换为ipython、bash

旧版GPU启动方式（不推荐）

若nvidia-docker运行有问题，可尝试以下命令（建议优先使用nvidia-docker）：

bash
export CUDA_SO=$(\ls /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.* | xargs -I{} echo '-v {}:{}')
export DEVICES=$(\ls /dev/nvidia* | xargs -I{} echo '--device {}:{}')
docker run -it -p 8888:8888 $CUDA_SO $DEVICES gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu