利用docker在服务器上安装tensorflow镜像的具体方法

1、下载tensorflow镜像

docker pull tensorflow/tensorflow 

sudo docker pull tensorflow/tensorflow

2、创建运行TensorFlow容器

docker run --name my-tensortflow -it -p 8888:8888 -v ~/tensorflow:/test/data tensorflow/tensorflow

docker run运行镜像：
–name 为创建容器名 即：my-tensortflow（这里复制别人的命令，单词都打错了，不过没关系）
-it 保留命令行运行
-p 8888:8888 将本地的8888端口http://localhost:8888/映射（如果是在服务器上部署，这里不是指的本地，而是服务器地址）
-v /tensorflow:/notebooks/data 将本地的/tensorflow文件夹挂载到新建容器的/test/data下（这样创建的文件可以保存到本地~/tensorflow） tensorflow/tensorflow为指定的镜像，默认标签为latest（即tensorflow/tensorflow:latest）

3、开启tensorflow容器
A: 在浏览器中输入 服务器地址:8888 （注意这里不是localhost）
B: 将命令行生成的token 贴在网页的passwor or token 框里，点login按钮
C:在首页可以新建一个python 来测试

登陆后界面如图所示：

4、开启、关闭tensorflow容器
关闭：

docker stop my-tensortflow

开启
docker start my-tensortflow
浏览器中输入 http://服务器地址:8888/ 登录

一般情况，只要没有stop或者发生异常，这个镜像是一直开着的，不需要再次start，前提是不要终止这个程序，可以关闭当前连接，另开一个来进行别的操作，让这个程序在后台运行就好。

查看运行中的docker：

docker ps -a

查看后，如果要进入这个容器，命令为：

docker exec -it [查询到的容器id号] bash

删除某个容器：

docker rm [容器id号]