設定するには、キーのドッキングウィンドウの深学習環境を使用してプログラムを実行する方法

あなたは最初にしなければならないドッキングウィンドウをインストール

公式文書はここに引用：https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/ubuntu/

 sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc

sudo apt-get update

sudo apt-get install \
    apt-transport-https \
    ca-certificates \
    curl \ gnupg-agent \ software-properties-common

 curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88
    
pub   rsa4096 2017-02-22 [SCEA]
      9DC8 5822 9FC7 DD38 854A  E2D8 8D81 803C 0EBF CD88
uid           [ unknown] Docker Release (CE deb) <[email protected]> sub rsa4096 2017-02-22 [S]

sudo add-apt-repository \
   "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \ $(lsb_release -cs) \ stable"

sudo apt-get update

 sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

sudo docker run hello-world

そして、深い学習を引っ張るdockerhub行くドッカー
 sudoのドッカープルtensorflow / tensorflow：最新-GPU-PY3

进入docker中的bash，并安装自己需要的包
sudo docker run -t -i tensorflow / tensorflow：最新-gpu- PY3 / binに/ bashの

後にドッキングウィンドウミラー保存がインストール
最初の使用のドッキングウィンドウPSは現在の画像を見つける
ドッキングウィンドウを使用して、現在のスナップショットに保存されているが、コミット
ドッキングウィンドウは、-p 2ee1554a50de Ubuntuのバックアップをコミット（ Ubuntuのバックアップ名簡単にコンパイル

今環境を設定するには、プログラムを実行する方法、それは
ホスト5000 -it --ipc = -v：ドッカーRUN -p 5000 SUDO /ホーム/ビング/ワークスペース/ DeepPink ++：/ワークスペース   tensorflow / tensorflow：最新-GPU-PY3 / binが/ bashの

赤は、ドッキングウィンドウの下のワークスペースディレクトリにこのディレクトリを表し