TensorFlow实验环境配置与搭建

初衷：

由于系统、平台的原因，网上有各种版本的tensorflow安装教程，基于linux的、mac的、windows的，各有不同，tensorflow的官网也给出了具体的安装命令。但实际上，即使tensorflow安装成功，还是会遇到需要安装其他辅助工具的情况，同时，换一台机器又要面临整个环境重新安装的问题。由于docker制作一次镜像，可以拷贝重复使用的原因，在这里探讨一下在docker上制作一套完整tensorflow实验环境的流程。

搭建过程：

1) docker安装：

既然是基于docker，首先需要使用者的机器上已经成功安装好docker环境，并能正常使用，docker的安装在此不述。

2) 配置SSH远程登录docker：

docker的命令行界面不能复制粘贴，为了方便安装，建议使用xshell或者secureCRT连接docker：

IP地址为启动docker界面的IP，端口为22，用户名为“docker”，密码为“tcuser”

3)镜像加速配置：

由于需要安装众多的软件，而国外资源经常被墙，配置一个国内镜像环境进行加速是个不错的选择，

daocloud.io(https://www.daocloud.io/mirror#accelerator-doc)给出了配置加速器的具体过程

4)安装DaoCloud Toolbox

安装DaoCloud Toolbox是为了能使用 dao 命令

在​ ​https://dashboard.daocloud.io/​​选择“我的集群”

然后选择“添加主机”

选择“我已有一台主机|windwos(根据你的环境选择)

选择“安装好了”，进入第2步“安装主机监控程序”

Docker机器启动了的话直接在输入命令2，即可安装监控程序，这样在​ ​https://dashboard.daocloud.io/​​即可看到自己的docker环境的运行情况了。

以上准备工作OK后，进入tensorflow实验环境的搭建及镜像制作：

5)安装ubuntu

首先是ubuntu环境和python环境安装，跟着命令走就行了：

docker pull  daocloud.io/library/ubuntudocker run -it ubuntu:14.04apt-get updatesudo apt-get
install pythonapt-get install wgetcd tmpwget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.pypython get-pip.pyapt-get 
install makeapt-get install  build-depgcc  ===等待安装，这个安装失败不影响apt-get  install  build-essentialapt-get
install libxml2-dev libxslt1-devapt-get install libgsl0-devapt-get install python-devapt-get 
install libffi-devapt-get install libssl-dev1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.

6)安装tensorflow：

安装tensorflow 参考官网ubuntu环境下的tensorflow安装，安装命令为：

sudo apt-get install python-pip python-devexport TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis
.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64
.whlsudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL1.2.3.

值得注意的是，安装过程中numpy会下载失败，选择从国内镜像下载安装，同时需要选择与tensorflow匹配的numpy版本，我是从中科大的镜像库下载安装的：

pip  install --index https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ numpy1.

numpy安装成功后，再次输入：

sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL1.

将继续tensorflow的安装

安装一些工具来上传下载文件、编辑文件

sudo apt-get install lrzszsudo apt-get install vim-gtk1.2.

至此，环境基本配置完成了。

(7)保存镜像过程：

退出之前请记住当前用户的镜像image_ID：

退出并保存镜像：

exitdocker ps -a -qdocker commit 5efae527503c ubuntu/tensorflow1.2.3.

查看我们的镜像：

docker images1.

运行刚刚制作的镜像：

docker run -it ubuntu/tensorflow1.

测试安装是否成功：

下次使用时直接进入该镜像环境即可使用了

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