一、docker安裝anaconda

1、到anaconda清華鏡像網站下載：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

注意版本：Anaconda2表示python2，Anaconda3表示python3。查看：https://blog.csdn.net/yuejisuo1948/article/details/81043823

2、如下載的是Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh，則安裝的命令是 sh Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh

3、更新環境變量

# source ~/.bashrc

# conda -V

4、安裝相關包：conda install 包名

如安裝jupyter notebook，詳細看一； conda install jupyter notebook

啟動：jupyter notebook

5、創建tensorflow環境：

conda create -n tf1 .13.1-py3.6 python=3.6

激活環境：source activate tf1.4-py3.6

查看conda有哪些環境：conda info -e

二、安裝jupyter

進入docker交互式環境：docker exec -it ***** bash

安裝jupyter：

安裝python dev包 : apt-get install python-dev
安裝jupyter : pip install jupyter [若pip沒安裝好，需要安裝sudo apt install python3-pip]

配置文件：

生成jupyter配置文件：jupyter notebook --generate-config
使用ipython生成密碼

In [1]: from notebook.auth import passwd

In [2]: passwd()

Enter password:

Verify password:

Out[2]: 'sha1:******'

到配置文件/root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py中修改以下參數

c.NotebookApp.ip='*'                          #綁定所有地址，即所有IP 地址都可以訪問
c.NotebookApp.password = u'sha1:******'
c.NotebookApp.open_browser = False            #啟動后是否在瀏覽器中自動打開
c.NotebookApp.port =8100                      #指定一個訪問端口8100，默認8888

c.NotebookApp.allow_remote = True #將遠程訪問設置成True

啟動：

jupyter notebook --allow-root

本機訪問：

查看docker IP，需安裝 apt install net-tools ，然后輸入命令ifconfig -a。

找到inet后的IP地址即為docker地址。如：inet 153.16.0.1

遠程訪問：http://153.16.0.1:8100即可。8100為配置文件時修改的啟動端口，若有密碼，即token= 后面輸入密碼。/

遠程訪問：

在啟動容器時，如果不配置宿主機器與虛擬機的端口映射，外部程序是無法訪問虛擬機的，因為沒有端口。

1、若沒有啟動容器時，即docker run -it ***，則可以通過以下命令指定容器8888端口映射成主機端口8000。-p 后面接主機端口：容器端口，-d表示后台執行，-it是進入交互式。

　　docker run -d -it -p 8000:8888 tensorlow_gpu:latest /bin/bash

　　【然后通過docker ps可以查看映射成功】

2、若容器已經執行了，即docker ps -a是存在的容器可以通過以下兩種方式：本人只成功了第一種：

(1)

- 提交一個運行中的容器為鏡像，先查詢該容器的ID *****，通過docker ps -a查詢，以下tensorflow1_13_1是自己取的新容器名字。

docker commit ****(containerid) tensorflow1_13_1

- 運行鏡像並添加端口

docker run -d -it -p 8000:8888 tensorflow1_13_1 /bin/bash

- 進入docker 中，docker exec -it *****（新容器ID，docker ps -a查詢） bash
- 啟動jupyter notebook，jupyter notebook --allow-root，默認端口8888
- 遠程訪問jupyter，瀏覽器中輸入網址：主機IP+映射端口8000，即http://11.161.112.1:8000

(2)試得不成功，沒理解inspect ，過后再補

http://www.yinxi.net/doc/show.php?DocID=10732

1、獲得容器IP

將container_name 換成實際環境中的容器名

docker inspect `container_name` | grep IPAddress

2、 iptable轉發端口

將容器的8000端口映射到docker主機的8001端口

復制代碼代碼如下:
iptables -t nat -A DOCKER -p tcp --dport 8001 -j DNAT --to-destination 172.17.0.19:8000

三、安裝tensorflow

1、安裝cuda和cudnn

CUDA看作是一個工作台，上面配有很多工具，如錘子、螺絲刀等。cuDNN是基於CUDA的深度學習GPU加速庫，有了它才能在GPU上完成深度學習的計算。它就相當於工作的工具，比如它就是個扳手。但是CUDA這個工作台買來的時候，並沒有送扳手。想要在CUDA上運行深度神經網絡，就要安裝cuDNN，就像你想要擰個螺帽就要把扳手買回來。這樣才能使GPU進行深度神經網絡的工作，工作速度相較CPU快很多。

鏈接：https://www.jianshu.com/p/622f47f94784
只要把cuDNN文件復制到CUDA的對應文件夾里就可以，即是所謂插入式設計，把cuDNN數據庫添加CUDA里，cuDNN是CUDA的擴展計算庫，不會對CUDA造成其他影響。