Windows下使用docker装TensorFlow小记

在看Udacity的DL课的时候，要用TensorFlow，新电脑还没装Linux， 就尝试以下win下的TensorFlow安装，遇到一些小问题，记录一下。

1.首先安装docker。

docker的原理我不是很懂，但是一个很有用的东西，据说适合云上部署之类，有空再了解。

Windows版的docker官网下载地址为：https://www.docker.com/products/docker#/windows

如果是win10以下的版本选之前的Docker Toolbox，我下的就是Docker Toolbox。

然后是标准的exe安装流程，安装完成后出现以下三个图标，分别为virtual box（可以看创建的虚拟机），kitematic（好像用来找镜像）和Docker quickstation terminal(docker的命令行)。

2.启动Docker Quickstart Terminal

启动后画面是这样的：

3.安装TensorFlow

坑是从这里开始的，uda给的镜像pull的地址是这样的

然后就一直出错，pull不下来，后来把这个地址输到浏览器一看，是google云平台上的，猜测可能是被墙了，ss全局试了，可惜还是不行，各种重启都没用，到后来查了很多网页，问了一些小伙伴，说ss命令行下可能不行，需要才可以。于是找到一个试了下，果然可以pull了。但是速度很慢，最终采用了一个网友说的别的方法。

方法是：到docker hub注册个账号，然后docker命令行下

（1）登录，docker login -u 账号 -p 密码

（2）docker run -it tensorflow/tensorflow,就可以成功的下载了。

4.启动和试用TensorFlow

用下面的指令启动TensorFlow镜像

docker run -it tensorflow/tensorflow bash   (好像没有bash也是可以的)

做一点简单的测试

选项-i用于保持STDIN在当前的窗口上，-t用于分配一个pesudo-tty，两个选项使得当前的窗口可以像一个linux的bash一样运行。第一个参数指定了使用的镜像，第二个参数指定了启动这个镜像后启用的命令，用bash启动方便我们开始第一次的探索。

（参考博客的图）

5.jupyter notebook下用TensorFlow

TensorFlow的镜像其实是带了jupyter notebook编辑器，numpy等一些库，这就方便很多了，命令行毕竟不方便。

开始试用jupyter的时候坑又开始了。

看网上说在浏览器登录：localhost:8888就可以用jupyter，试了n遍不行。

用指令docker-machine ls看虚拟机的地址，是192.168.99.100:2376，在浏览器输了也没成功。 

后来试了网上找到的以下方法成功了，先设置以下虚拟机的网络：

然后在命令行内输入：docker run -it-p 8888:8888 tensorflow/tensorflow

查了下-p的意思，是这样的：

如果使用-p或者-P，那么container会开发部分端口到host，只要对方可以连接到host，就可以连接到container内部。当使用-P时，docker会在host中随机从49153 和65535之间查找一个未被占用的端口绑定到container。你可以使用docker port来查找这个随机绑定端口。（网上说明）

这么一设置以后，果然可以了，在浏览器里输入：localhost:8888或者192.158.99.100:8888,都可以在用jupyter了。

最后特别感谢冯立和宁缺两个小伙伴，告诉了我docker的一些用法，TensorFlow镜像的知识，还有的东西，十分感谢。

参考资料：

1.http://www.itdadao.com/articles/c15a659981p0.html

2.http://www.jianshu.com/p/fbb16a40fac9

3.http://blog.csdn.net/neilron/article/details/51387161

4.http://www.cnblogs.com/huidong/p/5426556.html

5.http://www.neilron.xyz/set-up-docker-on-windows/#port