0
Существует an official guide о том, как установить его, что не говорит о фактическом развитии в нем.TensorFlow docker dev workflow на mac
Из чего я понимаю, есть quite big challenge in developing with Docker in general. Не говоря уже о том, что может быть deeper technical complications о том, как поехать с ним для TensorFlow, может быть, в основном thanks to GPUs. Итак, есть много вещей после того, как вытащили изображение докера ...
Есть ли у кого-нибудь пошаговое руководство о том, как получить развитие здесь?
Не могли бы вы уточнить, какое развитие вы имеете в виду? Установка - это начало - тогда вы можете сразу начать писать модели в python + tensorflow. Никакой магии не нужно. Могут возникнуть трудности с попыткой максимизировать производительность в отношении планирования ЦП или использования графических процессоров, но это никоим образом не препятствует разработке, тестированию и использованию моделей. – dga
@dga, используя управление версиями (я люблю 'git') и свой собственный текстовый редактор (Atom в моем случае). Не любят bash, такие как vim или nano. Кроме того, что бы это ни было важно, и я не понимаю (например, проблема с GPU). Например, теперь я думаю, что есть некоторая важность запуска (со второго раза) с помощью 'docker ps -a' для определения того, какой контейнер был запущен, а затем' docker exec -it [container id] bash'. Это далеко не тривиально, кто ничего не знает о докере. – cregox