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?
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?
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。
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。