Mac上的TensorFlow docker dev工作流程

有关于如何安装它的an official guide，并没有多说关于它的实际开发。我的理解是quite big challenge in developing with Docker in general。更不用说可能有deeper technical complications关于TensorFlow的使用，也许主要是thanks to GPUs。所以拉动码头图像后有很多东西...Mac上的TensorFlow docker dev工作流程

有没有人有一个一步一步的指导如何在这里得到发展？

来源

2015-11-13 cregox

你能否澄清你心目中的发展？安装它就是开始 - 然后你可以立即开始用python + tensorflow编写模型。没有魔法需要。尝试最大限度地提高CPU调度或使用GPU的性能可能会遇到困难，但这并不妨碍开发，测试和使用模型。 – dga

@dga使用版本控制（我爱'git'）和我自己的文本编辑器（在我的情况下是Atom）。不喜欢bash，比如vim或nano。另外，无论其他什么可能很重要，我都没有意识到（像GPU问题）。例如，我现在认为使用'docker ps -a'运行（从第二次起）有一定的重要性，以确定哪个容器正在运行，然后执行'docker exec -it [container id] bash'。对于谁对码头工人一无所知，这是远远不够的。 – cregox

您可以将本地目录挂载到docker容器，以便您仍然可以在osx中使用您的首选编辑器。这里有一个命令与安装的目录启动容器和运行命令：

docker run --name tensorflow --rm -v /Users/me/Code/web/tensorflow_dev:/tensorflow_dev b.gcr.io/tensorflow/tensorflow /bin/sh -c 'cd /tensorflow_dev && python mnist.py'

-v将安装在本地目录和-c将运行指定的命令。所以，你的流量可能看起来像：

编辑Python脚本在你喜欢的编辑器
运行上面的命令EXCUTE脚本

但是，实际上我用pycharm，这样我可以把断点和在编辑器中交互式运行python脚本。

希望这会有所帮助。

来源

2015-12-23 22:33:29 sthomps

Mac上的TensorFlow docker dev工作流程

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