Docker上的Tensorflow：如何将工作保存在Jupyter笔记本上？

Docker和Tensorflow的新手都在尝试。安装（win10，使用Hyper-V驱动程序）都很好，我可以运行Docker上的Tensorflow：如何将工作保存在Jupyter笔记本上？

docker run -p 8888:8888 -it gcr.io/tensorflow/tensorflow

，并得到输出是这样的：

[I 23:01:01.188 NotebookApp]←(B Serving notebooks from local directory: /notebooks 
[I 23:01:01.189 NotebookApp]←(B 0 active kernels 
[I 23:01:01.189 NotebookApp]←(B The Jupyter Notebook is running at: http://[all ip addresses on your system]:8888/ 
[I 23:01:01.189 NotebookApp]←(B Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).

，我可以通过打开[泊坞窗主机从浏览器中打开Jupyter笔记本地址]：8888。

但是，在做了一些工作（例如创建新笔记本）之后，当我通过Ctrl-C两次停止服务器时，所有新工作都将丢失。也许我错过了一些基本的东西，所以让我把我不知道的东西放在这里：

我应该不停止服务器？
我在重新启动时使用相同的“码头运行”命令。那是对的吗？

感谢您的帮助。

来源

2016-04-20 ckcn

您希望将容器作为守护程序运行。然后你可以用docker stop和docker start这个容器找回你的工作。

docker run -td -p 8888:8888 gcr.io/tensorflow/

与-it运行，使容器的互动和运行这就是为什么当您取消它的工作将丢失的前景。最佳实践并将其作为守护进程运行，以便您不必按CTRL + C即可退出，而是让Docker处理状态。

来源

2016-04-21 00:57:34

请您详细说明答案。例如，有关“如果docker作为守护程序运行，如何维护状态”以及“如何将其作为守护程序运行”的信息将很有用。虽然码头启动启动容器，如何保存容器？ –

这是一个非常广泛的问题来回答。我建议你首先阅读https://docs.docker.com/上的文档，然后发布任何具体问题或问题，你已经回到了stackoverflow。 –

我跑码头工人为命名容器：

$ docker run -p 8888:8888 -d --name appu b.gcr.io/tensorflow-udacity/assignments

“亚太邮联”是我给我的容器名称。 -p将端口号8888从Linux转发到Windows。 -d让程序在后台运行，这样你就可以在控制台上获得$提示符，并且可以继续处理其他任务（这就是所谓的“恶魔化”，但不要被怪才吓倒。意思是“请在后台静默运行，并给我回我的控制台”！）当你想停止容器，提到它的名字

$ docker stop appu

下一次，你想获得相同的容器中备用，用您在早期会话中创建的所有文件，再次启动容器appu：

$ docker start appu

来源

2016-09-09 18:40:29 Raja

您可以mount当前主机文件夹以替换容器中的默认/notebooks文件夹。以下是一个示例：

$ docker run -p 8888:8888 -v `pwd`:/notebooks -it gcr.io/tensorflow/tensorflow 
[I 02:34:49.393 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /root/.local/share/jupyter/runtime/notebook_cookie_secret 
[W 02:34:49.411 NotebookApp] WARNING: The notebook server is listening on all IP addresses and not using encryption. This is not recommended. 
[I 02:34:49.420 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /notebooks 
[I 02:34:49.421 NotebookApp] 0 active kernels 
[I 02:34:49.421 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at: http://[all ip addresses on your system]:8888/?token=b9da5de7f61d6a968dc07e55c6157606a4f2f378cd764a91 
[I 02:34:49.421 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation). 
[C 02:34:49.422 NotebookApp] 

    Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time, 
    to login with a token: 
     http://localhost:8888/?token=b9da5de7f61d6a968dc07e55c6157606a4f2f378cd764a91

来源

2017-04-05 02:36:28 ontouchstart

Docker上的Tensorflow：如何将工作保存在Jupyter笔记本上？

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