第一步，安装docker第二步，docker的tensorflow serving镜像安装，有两种，一个是CPU版本，一个是GPU版本（重要）在后面需要简单测试下tensorflow serving+docker环境是否成功，这里我们使用tensorflow serving源码中的模型，所以首先将tensorflow serving源码克隆到自己的电脑中，命令：git clone https://
前言：连续配了几个晚上，搞深度学习的环境，之前配成功过，但是这次再配的时候，发现遇到的坑和以前不一样，算了，直接上Docker大法，不想为环境再浪费宝贵的时间 首先我们先了解一下，docker配深度学习环境需要什么。答：只需1.显卡驱动，2.docker 3.深度学习环境镜像对就是这么简单。1.首要的是显卡驱动，在下载显卡驱动之前先查一下，你即将要安装的版本，最低是多少。 比
本文属于记录博客，用于记下利用docker+tensorflow serving部署深度学习模型在服务端的过程。一、跑通tensorflow serving官方例程1. pull下tensorflow serving镜像并且将源码git下来2. docker启动tensorflow serving官方例程docker run -p 8501:8501 --name="half_plus_two"
# 如何在Docker中安装TensorFlow
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到一些新手遇到的问题。在这篇文章中，我将向大家分享如何在Docker中安装TensorFlow，并解决可能遇到的卡死问题。我将通过详细的步骤和代码示例来帮助大家解决这个问题。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个安装TensorFlow的流程。我们可以用以下表格展示这些步骤：
| 步骤 |
参考： 1、https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tools/docker 2、https://tensorflow.google.cn/install/install_linux#installing_with_docker按照以下步骤通过Docker安装TensorFlow：1、按照Docker文档中
# CentOS下安装TensorFlow GPU版本
TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，可以在GPU上运行，以提高训练和推理性能。本文将介绍如何在CentOS上安装TensorFlow的GPU版本，并提供详细的步骤和代码示例。
## 1. 安装Docker
首先，我们需要在CentOS上安装Docker。Docker是一个开源的容器化平台，可以轻松地创建和管理容器。
##
原创
2023-08-22 05:53:05
127阅读
1、安装Docker上一篇已说过如何安装Docker点击
原创
2022-08-23 08:21:48
328阅读
docker基础教程：https://legacy.gitbook.com/book/yeasy/docker_practice/details，通过这个教程可以了解docker基本概念 为什么使用docker？避免复杂的环境的配置，比如cuda。而在ubuntu上运行docker tensorflow-gpu镜像，仅仅需要安装nvidia驱动即可，幸运的是一般通过软件更新器（softw
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2023-08-16 17:43:07
85阅读
目录 tensorflow容器化一、docker安装二、tensorflow三、创建自己的镜像四、编写Dockerfile五、build镜像六、运行镜像补充：依赖缺失问题解决tensorflow容器化一、docker安装二、tensorflow在docker中运行tensorflow的第一步就是要找到自己需要的镜像,我们可以去docker hub找到自己需要的tensorflow镜像.t
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2023-08-31 23:16:52
79阅读
搭建TensorFlow的GPU Docker环境
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2023-06-30 18:02:22
80阅读
我下载的是最新版anaconda2020.02。 安装过程中大部分为默认，有下面一点要注意，默认装在c盘，也可修改为其他盘，但记得路径要是英文（避免出错）。注意：有个地方需要打钩的，两个都钩上，第一个是添加环境变量（下图第二个没钩以文字为准）。安装好anaconda后，打开Prompt，查看版本信息（此步可略）conda --version 表明安装成功。conda info --envs2、创
目录 一、更改服务器。 二、调整tensorflow版本 三、将python降级 1、进入conda命令行，依次输入以下命令 2、换回默
一、TensorFlow Serving简介TensorFlow Serving是GOOGLE开源的一个服务系统，适用于部署机器学习模型，灵活、性能高、可用于生产环境。 TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实验，同时保持相同的服务器架构和API，它具有以下特性：支持模型版本控制和回滚支持并发，实现高吞吐量开箱即用，并且可定制化支持多模型服务支持批处理支持热更新支持分布式模型易于
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2023-06-25 20:55:20
5阅读
# 如何在Docker中实现TensorFlow
对于初学者来说，将TensorFlow与Docker结合使用可能会有些复杂，但只要按照一定的流程和步骤操作，就会发现其实并不难。以下是实现TensorFlow Docker的一步步指导。
## 整体流程
下面的表格简要概述了将TensorFlow与Docker结合使用的具体步骤：
| 步骤 | 描述
1 使用 Docker 部署 TensorFlow 环境提示本部分面向没有 Docker 经验的读者。对于已熟悉 Docker 的读者，可直接参考 TensorFlow 官方文档 进行部署。Docker 是轻量级的容器（Container）环境，通过将程序放在虚拟的 “容器” 或者说 “保护层” 中运行，既避免了配置各种库、依赖和环境变量的麻烦，又克服了虚拟机资源占用多、启动慢的缺点。使用 Doc
最近本人开始接触深度学习，需要安装一些开发环境，以前Tensorflow只支持Linux和Mac，2016年底Tensorflow推出了Windows版本的，网上有很多Windows7上安装TensorFlow的方法，但是本人试了一些方法，还是存在很多问题，最终经过仔细研究，成功的安装好了深度学习所需的开发平台。具体安装步骤如下所示：本人电脑配置：系统：Windows7 64位CPU：Intel(
因为需要安装tensorflow(Gpu版)，查了很多的博客，在此记录下安装过程。所需环境vs2013anaconda3-5.2.0(python3.6)cuda9.0cudnn 7.0tensorflow 1.9-gpu 安装这个顺序进行安装。1、安装vs2013下载完成后，是一个iso文件，双击打开后计算机中会增加一个光盘盘符，打开后即可发现以下文件。运行vs_ultimate.exe: 可以
Windows+TensorFlow+Python3.5环境配置（亲测成功）作为TensorFlow的初学者，通过TensorFlow官网教程尝试安装，现将Windows下的tensorflow配置分享给大家，仅供参考。 TensorFlow官网链接：https://www.tensorflow.org/install/?hl=zh-cn 说明：本人使用的是 pip 安装 TensorFlow安装
相信每一个学习深度学习的人来说都知道Google的深度学习框架TensorFlow，估计每个人都想成为一个TF Boy（TensorFlow Boy）。我也是这个想法，于是我踏上了安装TensorFlow的不归路，期间遇到很多错误，最终都没装成功，因为想装好它需要装太多东西，显卡驱动啊，CUDA啊，cuDNN等，而且版本还要匹配。 好了，现在直接讲解TensorFlow怎么安装。安装三步走：
1.python2.7: 1）pythonbrew install 2.7.9 --configure "--enable-unicode=ucs4" 或者用源码安装python 但是一定要config：--enable-unicode=ucs4，否则import tensorflow会报错：und
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2017-05-19 16:04:00
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