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人工智能小白用docker学习深度学习,5分钟入门,简单到哭了

犀牛甲AI科研实验室 4647

前言:

目前看官们对“科研python自学”大致比较重视,同学们都想要学习一些“科研python自学”的相关文章。那么小编同时在网摘上收集了一些关于“科研python自学””的相关资讯,希望咱们能喜欢,大家快快来了解一下吧!

Docker 是开源的程序引擎容器,开发者打包应用及依赖进入一个容器,然后转移到任何流行的 操作系统上运行,也可以实现虚拟化。docker使用沙箱机制,相互环境不会干扰。

对于昂钛客AI社群来说,其重要意义是,不光可以分发程序源码,而对于版本众多的tensorflow,python来说,可以一同打包分发给给位群友。而且一键运行,同时docker设置后也支持英伟达显卡。欢迎关注我们!

适用系统:

windows7 windows10(windows分家庭版本、专业版和企业版),Linux,Mac OS,基本包括所有市面上的操作系统。

对于windows直接下载docker Toolbox就可以,群内直接提供可用版本,因为群内管理代码需要。基本统一docker toolbox版本。

Docker ToolBox共包含5个docker工具:

Docker Machine:包含了docker-machine命令。

运行Docker命令所需要的引擎。

Kitematic,Docker GUI界面。

事先为docker 命令行环境配置好的shell。

Oracle公司的VM VirtualBox包。

在完成toolbox后,需要下载一个boot2docker,这个要是自动下载会很慢,群内和toolbox一起打包了。可以把boot2docker直接解压到如下目录:

目录地址

按照下图运行:

运行

运行完后界面如下,用一行命令看看是否能用

一行检测

出现如上图的完整的ubuntu映像列表代表就是正确的了!

因为很多images在国外,速度很慢,需要国内的一些docker加速,我本人适用的是青云!配置如下

在docker命令行下运行。文中的技术地址需要注册后,青云用户后台获取。

docker-machine ssh default

sudo sed -i "s|EXTRA_ARGS='|EXTRA_ARGS='--registry-mirror=加速地址 |g" /var/lib/boot2docker/profile

exit

docker-machine restart default

下一篇是介绍具体启动一个linux版本和最常用命令。请关注我们,或者搜索昂钛客AI

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标签: #科研python自学