Ubuntu+docker+tensorflow+opencv+tensorboard 安裝

Centos7安裝TensorFlow

1.1.安裝Centos7

https://blog.csdn.net/monkey131499/article/details/51169210

2.安裝Python3

查看當前Python版本信息，命令（python -v），Centos7默認的Python版本是2.7.5

 

下載Python3：

wget https://www.python.org/ftp/python/3.4.1/Python-3.4.1.tgz

解壓編譯安裝

# tar zxvf Python-3.4.1.tgz

# cd Python-3.4.1

# ./configure

# make

# make install

 

 

本虛擬機不需要覆蓋版本

 

若要覆蓋

，。看文檔

3.安裝Python-pip

https://blog.csdn.net/yulei_qq/article/details/52984334

4.安裝TensorFlow

 

https://blog.csdn.net/monkey131499/article/details/51169210

 

 

 

 

 

 

centos 7 下搭建 tensorflow+keras 深度學習環境

https://blog.csdn.net/huangfei711/article/details/78606159

 

 

 

 

Linux下安裝Anaconda

https://jingyan.baidu.com/article/20b68a8893ae50796cec62b4.html

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ubuntu安裝

 

1. Ubuntu安裝

https://jingyan.baidu.com/article/3c48dd348bc005e10be358eb.html   

 

 

1. ubuntu下如何安裝Tensorflow

https://www.cnblogs.com/tsingke/p/7171270.html

 

1. Ubuntu16.04下Anaconda安裝完成后conda:找不到命令

https://blog.csdn.net/xianglao1935/article/details/80510494

 

 

1. 4在anaconda中安裝、切換python的版本：2.7~3.6

.https://blog.csdn.net/x_ym/article/details/78995472

​

 

1. 裝Docker

https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/ubuntu/    最新

或者

https://blog.csdn.net/yxgxy270187133/article/details/48492937    學習版

 

 

用  docker -v 測試

用  sudo docker run hello-world 測試

   

1. 基於Docker的TensorFlow 環境搭建

 

https://www.cnblogs.com/dyufei/p/8027764.html

 

或者：https://www.jb51.net/article/135441.htm

 

https://www.jb51.net/article/135441.htm 使用說明

 

 

1. 把Docker安裝為自啟動服務

https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50803028

 

 

 

1. docker + jupyter +tensorflow +opencv +tensorboard：

Tensorflow+opencv 組合鏡像：

https://blog.csdn.net/chenming_hnu/article/details/70184543

​

 

組合鏡像+tensorboard：

參考：https://blog.csdn.net/qq_29831979/article/details/79453641

docker run --name my-tf-1 -dit  -p 8888:8888 -p 6006:6006 tensorflow:tensorflowCV   即可！！

打開8888網站，然后會需要token，返回終端輸入 sudo docker my-tf-1查看

 

​

這一步，可以通過

①# tensorboard --inspect --logdir="/notebooks/graph/dataflow" 看能否打開文件

②檢查6006 的路徑是否正確

 

 

​

下面的不對，可用於anaconda：

組合鏡像+tensorboard：

https://www.cnblogs.com/dyufei/p/8094507.html

命令：

docker volume create --name notebooks 

docker volume create --name logs

sudo mkdir /home/dyufei/docker/notebooks

sudo mkdir /home/dyufei/docker/logs

 

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