docker搭建jupyterLab环境

概览：

• 下载初始包
• 更新docker镜像
  • 打包新镜像
• 启动Tensorflow环境
• 完善环境

下载初始包

docker search continuumio
docker run -i -t --name Miniconda3 continuumio/miniconda3 /bin/bash

更新docker镜像

注意，请记住此容器的ID。。。或者别名

#更新conda的包
conda update --all
#安装JupyterLab website: https://jupyter.org/install.html
conda install -c conda-forge jupyterlab

conda install tensorflow
conda install numpy
conda install matplotlib
exit

打包新镜像

docker commit -m "Add some my env" -a "ka1i" Miniconda3 ka1i/miniconda3:last

启动Tensorflow环境

docker rm Miniconda3
docker run -i -t -d -p 8888:8888 --name Miniconda3 ka1i/miniconda3 /bin/bash -c "mkdir /opt/notebooks;jupyter-lab --notebook-dir=/opt/notebooks --ip='*' --port=8888 --no-browser --allow-root"

以后使用就只需要使用以下命令。启动和进入控制台。

docker start Miniconda3
docker exec -it Miniconda3 /bin/bash

完善环境

继续下载机器学习环境工具包

tensorflow2 TensorFlow binaries supporting AVX, FMA, SSE 建议axel多线程下载

如果宿主机已经下载了复制到容器里面

docker cp workspace/tensorflow/tensorflow-2.1.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl Miniconda3:/root

如果不需要，那么直接conda下载安装

docker start Miniconda3
docker exec -it Miniconda3 /bin/bash

conda install tensorflow-2.1.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl