Docker TensorFlow 是一个利用 Docker 容器技术来部署 TensorFlow 模型的解决方案。它允许用户在隔离的环境中运行 TensorFlow 应用程序，提高开发效率和系统稳定性。
特点
- 轻量级: 使用 Docker 容器可以快速启动 TensorFlow 环境，无需安装额外的依赖。
- 可移植性: Docker 容器可以在任何支持 Docker 的平台上运行，方便跨平台部署。
- 隔离性: Docker 容器可以隔离应用程序及其依赖，避免系统级别的冲突。
安装
以下是在 Docker 中安装 TensorFlow 的步骤：
- 安装 Docker：Docker 安装指南
- 拉取 TensorFlow 镜像：
docker pull tensorflow/tensorflow:latest - 运行容器：
docker run -it tensorflow/tensorflow:latest python
使用
在 Docker 容器中，您可以像在本地环境中一样使用 TensorFlow。以下是一个简单的示例：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
print(hello.numpy())
示例图片
TensorFlow 图标