如何使用TensorFlow设置Udacity Deep Learning类的学习环境（Windows）
我相信很多有兴趣学习DL的人都听过这个课程：
https://www.udacity.com/course/deep-learning–ud730
我现在正在学习这门课程，希望分享如何从头开始在Windows上设置学习环境的逐步指导。
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设置环境的第一个答案是关于build立学习环境。 你只运行一次。
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第二个名为AFTER LOCAL MACHINE REBOOT的答案是关于如何在重新启动计算机后启动环境。
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查看第三个名为“ 如何工作”的答案，以了解所有这些东西是如何工作的（或者你可以盲目地遵循第一个答案并在以后检查出来）。
设置环境（只运行一次！）
注意要在计算机重新引导后启动就绪环境，请在第二个答案中使用AFTER LOCAL MACHINE REBOOT指令。
脚步：
- 下载并设置Docker Toolbox：
https://www.docker.com/products/docker-toolbox
Docker是在您的机器上部署预先configuration的虚拟学习环境的工具。 它将在虚拟机内运行，不会妨碍您的计算机。
- （可选步骤） Docker会将它的文件放在系统磁盘（C :)上，如果使用SSD，则可能需要更改。 你可以这样做：
mklink / J“C：\ Users \ USER \ .docker”“D：\ Docker”
- 用您的用户名代替USER
- 将“D：\ Docker”replace为您要存储Docker文件的其他驱动器上的path
更多信息： 更改Windows上的.docker目录
- 打开Windows CMD。 转到安装Docker的文件夹。 创build一个新的docker机器：
docker-machine创buildvdocker -d virtualbox
- （魔法步）只要运行它！
FOR / f“tokens = *”％i IN（'docker-machine env –shell cmd vdocker'）DO％i
更多at： 如何启动tensorflow docker jupyter笔记本
- 下载并安装预先configuration的分配泊坞窗图像 ：
docker运行-it -p 8888：8888 -p 6006：6006 – 名称tensorflow-udacity -it b.gcr.io/tensorflow-udacity/assignments:0.5.0
- （重要的一步！）configuration端口转发：
- 运行Oracle VM VirtualBox链接（在安装Docker时应该创build）：
- 转到vdocker机器的设置…：
- 添加端口转发（将虚拟环境中的8888端口转发到本地计算机上的8810端口）：
PS使用：8810端口的情况下，你已经在本地机器上安装了IPython笔记本。
- 在设置…菜单（从上一步）允许虚拟机更多的内存：
注意必须先closuresVirtualBox，然后才能更改系统设置。 （由jlarsch提供）
使用以下命令停止VM：
docker机停止vdocker
（可选）您也可以允许它使用更多核心，以便运行更快：
- 利润！
本地机器重新启动后
要在计算机重新启动后开始学习环境，请创build包含以下内容的.bat文件（我称之为udacity-tf-start.bat ）：
call docker-machine start vdocker FOR /f "tokens=*" %%i IN ('docker-machine env --shell cmd vdocker') DO %%i call docker start -ai tensorflow-udacity
重要！ %%是一种转义，你只需要它在一个BAT文件 。 如果您通过命令行运行同一组命令，则应该使用：
FOR /f "tokens=*" %i IN ('docker-machine env --shell cmd vdocker') DO %i
在这里补充的其他答案是我的docker机创build/运行/启动的启动脚本。 安装过程现在归结为从https://docs.docker.com/toolbox/toolbox_install_windows/安装最新版本的docker工具箱（这应该自动安装vbox）并运行脚本：
@echo off set DOCKERMACHINENAME=tensorflow-udacity set REPOSITORY=gcr.io/tensorflow/udacity-assignments:0.6.0 set "LOCALDIR0=/%SystemDrive:~0,1%/" call :LoCase LOCALDIR0 SET "LOCALDIR=%LOCALDIR0%Users/%USERNAME%" docker-machine.exe env %DOCKERMACHINENAME% > nul 2> nul if "%errorlevel%"=="0" goto m_exists ::Machine has to be created docker-machine create -d virtualbox --virtualbox-memory 8196 %DOCKERMACHINENAME% :m_exists ::Check if machine needs to be restarted docker-machine ip %DOCKERMACHINENAME% > nul 2>nul if not "%errorlevel%"=="0" (docker-machine.exe restart %DOCKERMACHINENAME%) FOR /F "tokens=*" %%i IN ('docker-machine env --shell cmd %DOCKERMACHINENAME%') DO %%i FOR /F "tokens=*" %%F IN ('docker-machine ip %DOCKERMACHINENAME%') DO (SET DOCKERMACHINEIP=%%F) echo Access to iPython: %DOCKERMACHINEIP%:8888 docker inspect %DOCKERMACHINENAME% > nul 2> nul if "%errorlevel%"=="0" goto m_started :: Machine has to be started docker run -p 8888:8888 --name %DOCKERMACHINENAME% -v %LOCALDIR%:/mnt/hosttmp:rw -it %REPOSITORY% goto finished :m_started docker start -ai %DOCKERMACHINENAME% goto finished :LoCase FOR %%i IN ("A=a" "B=b" "C=c" "D=d" "E=e" "F=f" "G=g" "H=h" "I=i" "J=j" "K=k" "L=l" "M=m" "N=n" "O=o" "P=p" "Q=q" "R=r" "S=s" "T=t" "U=u" "V=v" "W=w" "X=x" "Y=y" "Z=z") DO CALL SET "%1=%%%1:%%~i%%" :finished ::hint: to remove container use: docker rm %DOCKERMACHINENAME%
如何工作
免责声明：这可能有点类似于克里斯托弗·诺兰的电影的情节。
整体画面
细节
由于Windows操作系统的一些限制， Docker无法在本地运行（还）。 这就是为什么我们首先创build一个虚拟框：
docker -machine创buildvdocker -d virtualbox
下一步（表示为魔术步骤 ）为docker命令设置一些环境variables，以便能够连接到在虚拟框中运行的docker守护进程 ：
FOR / f“tokens = *”％i IN（'docker-machine env –shell cmd vdocker '）DO％i
>SET DOCKER_TLS_VERIFY=1 >SET DOCKER_HOST=tcp://192.168.99.100:2376 >SET DOCKER_CERT_PATH=C:\Users\USER\.docker\machine\machines\vdocker >SET DOCKER_MACHINE_NAME=vdocker
然后我们运行：
docker运行-it -p 8888：8888 -p 6006：6006 – 名称tensorflow-udacity -it b.gcr.io/tensorflow-udacity/assignments:0.5.0
从指定的URL下载的映像中创build一个名为tensorflow-udacity的docker 容器 。 重要！ 该容器在虚拟框中运行。
注意-p标志：
-p 8888：8888 -p 6006：6006
它会告诉docker守护进程将一个容器的端口8888转发（发布）到主机（虚拟盒）端口8888.它在Windows机器上不可用！
现在我们再添加一个端口转发规则到虚拟框设置：
