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実際の開発についてはあまり言及していない、インストール方法に関する公式ガイドがあります。

私が理解していることから、一般的に Docker を使用した開発にはかなり大きな課題があります。言うまでもなく、TensorFlow でそれを使用することについて、より深い技術的な複雑さがある可能性があります。おそらくGPU のおかげです。だから、ドッカーイメージを引っ張った後、たくさんのものがあります...

ここで開発を進める方法について、ステップバイステップのガイドを持っている人はいますか?

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osx で好みのエディターを引き続き使用できるように、ローカル ディレクトリを docker コンテナーにマウントすることができます。マウントされたディレクトリでコンテナーを起動し、コマンドを実行するコマンドを次に示します。

docker run --name tensorflow --rm -v /Users/me/Code/web/tensorflow_dev:/tensorflow_dev b.gcr.io/tensorflow/tensorflow /bin/sh -c 'cd /tensorflow_dev && python mnist.py'

-vはローカル ディレクトリをマウントし-c、指定されたコマンドを実行します。したがって、フローは次のようになります。

  1. お気に入りのエディターで Python スクリプトを編集する
  2. 上記のコマンドを実行してスクリプトを実行します

ただし、実際にはpycharmを使用して、ブレークポイントを配置し、エディター内で対話的に Python スクリプトを実行できるようにしています。

お役に立てれば。

于 2015-12-23T22:33:29.630 に答える