使用Docker快速搭建Tensorflow开发环境

当我刚开始学习使用scikit-learn时，老是会出现各类各样的包依赖问题，兜兜转转了一遍才所有安装好，如今的机器学习算法开发者大都使用tensorflow、pytorch来实现本身的想法，但依然会面临各类包版本和依赖的问题，有一段时间我使用virtulenv来解决python版本的问题。前几天升级MacOS，发现由于权限问题无法直接安装tensorflow。这促使我使用同事们常说的Docker来开发。我搭建的步骤以下：

 

1. 从Docker官网下载最新的Docker应用程序（Docker Desktop）；检查是否安装正确
2. 从Docker Hub下载Tensorflow Docker；docker pull tensorflow/tensorflow:latest-py3-jupyter
3. 挂载本地目录运行Tensorflow Docker中的jupyter notebook；

   docker run -it -u $(id -u):$(id -g) -v /Users/hh/Documents/ghdl:/tf/ghdl -p 8888:8888 --rm tensorflow/tensorflow:latest-py3-jupyter　　

4. 在浏览器中输入notebook网址