1,关于TensorFlow TensorFlow 随着AlphaGo的胜利也火了起来. google又一次成为大家膜拜的大神了.google大神在引导这机器学习的方向. 同时docker 也是一个非常好的工具,大大的方便了开发环境的构建,之前需要配置安装. 看各种文档,现在只要一个 pull 一个 run 就可以把环境弄好了. 同时如果有写地方需要个性化定制,直接在docker的镜像上面再加一层补丁就好了. 自己的需求就能满足了,同时还可以将这个通用的方法分享出去. 2,下载TensorFlo

tensorflow tensorflow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统. tensorflow可在小到一部智能手机.大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行.本文主要探讨的是tensorflow在大规模容器上运行的一

MySQL.MongoDB.Redis数据库Docker镜像制作 在多台主机上进行数据库部署时,如果使用传统的MySQL的交互式的安装方式将会重复很多遍.如果做成镜像,那么我们只需要make once,就run everywhere了. 本文的Dockerfile内容包括MySQL.MongoDB.Redis.JDK.FastDFS Dockerfile样例 下面的样例中,在运行前需要将所需的软件包或文件夹放到tar目录下,其中还包括已经提前编译好的FastDFS.指定了数据库需要的存储文件夹(

本系列文章将介绍Docker的有关知识: (1)Docker 安装及基本用法 (2)Docker 镜像 (3)Docker 容器的隔离性 - 使用 Linux namespace 隔离容器的运行环境 (4)Docker 容器的隔离性 - 使用 cgroups 限制容器使用的资源 (5)Docker 网络 对于每个软件,除了它自身的代码以外,它的运行还需要有一个运行环境和依赖.不管这个软件是象往常一样运行在物理机或者虚机之中,还是运行在现在的容器之中,这些都是不变的.在传统环境中,软件在运行之前也

1. Docker镜像和Docker容器:      Docker镜像实际上是一系列的文件系统,通常的Linux系统一般是两层文件系统,bootfs和rootfs,bootfs就是bootloader和kernel,系统启动先加载bootfs,加载完成内核起来后,bootfs被卸载,rootfs被挂载,并运行程序,rootfs可以是多种不同的发行版,比如Fedora,Ubuntu.     Docker镜像有多层FS组成,最底层是bootfs,第二层是rootfs,更上面还有其他文件系统,Doc

前段时间一直忙些其他事情,docker源码分析的事情耽搁了,今天接着写,上一章了解了docker client 和 docker daemon(会启动一个http server)是C/S的结构,client端发出的命令由docker daemon接收并处理. 我们在运行docker的时候,可能会使用到docker run命令(当然通过Dockerfile运行docker build命令也是一样的)时,如果本地没有你需要的镜像,docker daemon首先会去下载你需要的docker镜像,然后存

第四章 使用Docker镜像和仓库(二) 回顾: 开始学习之前,我先pull下来ubuntu和fedora镜像 [#9#cloudsoar@cloudsoar-virtual-machine ~]$sudo docker pull fedora Using default tag: latest latest: Pulling from library/fedora 9bdb5101e5fc: Pull complete Digest: sha256:1fa98be10c550ffabde652

第4章 使用Docker镜像和仓库 回顾: 回顾如何使用 docker run 创建最基本的容器 $sudo docker run -i -t --name another_container_mum ubuntu /bin/bash root@3d49f5830c81:/# 这条命令会启动一个新的名为 another_container_mum 的容器,这个容器基于ubuntu镜 像并且会启动Bash Shell ----------------------------------------

1.概述 创建Docker镜像的方式有三种 docker commit命令:由容器生成镜像: Dockerfile文件+docker build命令: 从本地文件系统导入:OpenVZ的模板. 关于这三种方式的大致说明请参考yeasy/docker_practice的创建镜像. 最近学习了Dockerfile文件的相关配置,这里做一下简单的总结,并对之前一直感到有些迷惑的CMD和ENTRYPOINT指令做个差异对比. 2.Dockerfile文件总结 Dockerfile 由一行行命令语句组成,

在阿里开发者平台注册开发者账号 https://dev.aliyun.com/search.html 注册之后可以访问Docker镜像服务 https://cr.console.aliyun.com/#/accelerator 里面会列出个人专属加速地址 将mirror的配置添加到docker daemon的启动参数中 Ubuntu 12.04 14.04,Docker 1.9 以上: echo "DOCKER_OPTS=\"\$DOCKER_OPTS --registry-mirro

Docker运行容器前需要本地存在对应的镜像,如果镜像不存在本地,Docker会尝试先从默认镜像仓库下载(默认使用Dicker Hub公共注册服务器中的仓库),用户也可以通过配置,使用自定义的镜像仓库. 获取镜像: 镜像是Docker运行容器的前提. 可以使用docker pull命令从网络上下载镜像.该命令的格式为: docker pull NAME[:TAG] 对于Docker镜像来说,如果不显示地制定TAG,则默认会选择latest标签,即下载仓库中的最新版本的镜像. 例如:要获取一个ub

Docker镜像 Docker镜像(Image)类似于虚拟机的镜像,可以将他理解为一个面向Docker引擎的只读模板,包含了文件系统. 例如:一个镜像可以完全包含了Ubuntu操作系统环境,可以把它称作一个Ubuntu镜像.镜像也可以安装了Apache应用程序(或其他软件),可以把它称为一个Apache镜像. 镜像是创建Docker容器的基础,通过版本管理和增量的文件系统,Docker提供了一套十分简单的机制来创建和更新现有的镜像.用户可以从网上下载一个已经做好的应用镜像,并通过命令直接使用.总

第一部分:Docker镜像的基本知识 1.1 什么是Docker镜像 从整体的角度来讲,一个完整的Docker镜像可以支撑一个Docker容器的运行,在 Docker容器运行过程中主要提供文件系统视角.例如一个ubuntu:14.04的镜像,提供了一个基本的ubuntu:14.04的发行版,当然此 镜像是不包含操作系统Linux内核的. 说到此,可能就需要注意一下,linux内核和ubuntu:14.04Docker镜像的区别了.传统虚拟机安装ubuntu:14.04会包含两部分,第一,某一个L

在主机上列出镜像 sudo docker images 每从Docker Hub下载一个镜像就会启动相对的创建一个容器 在镜像列表中看到三个重要的东西: 来自什么镜像源,例如ubuntu 每个镜像都有标签,例如14.04 每个镜像都有镜像ID 运行一个带标签镜像的容器: sudo docker run -t -i ubuntu:14.04 /bin/bash 如果不指定一个镜像的版本标签,例如你只使用Ubuntu,Docker将默认使用Ubuntu:latest镜像 建议使用镜像时指定一个标签

注意:转载请注明出处:http://www.programfish.com/blog/?p=9 Docker是一个开源的应用容器引擎,主要利用linux内核namespace实现沙盒隔离,用cgroup实现资源限制. Docker 支持三种不同的镜像层次存储的drivers: aufs.devicemapper.btrfs ; Aufs: AUFS (AnotherUnionFS) 是一种 Union FS, 简单来说就是支持将不同目录挂载到同一个虚拟文件系统下(unite several di

Docker镜像与仓库(一) Docker镜像与仓库(一) 如何查找镜像? Docker Hub https://registry.hub.docker.com docker search [OPTIONS] TERM 参数: 1.--automated=false #Only show automated builds2.--no-trunc=false #Don't truncate output3.-s,--stars=0 #Only displays with at least x st

Docker是一个开源的引擎,可以轻松的为任何应用创建一个轻量级的.可移植的.自给自足的容器.开发者在笔记本上编译测试通过的容器可以批量地在生产环境中部署,包括VMs(虚拟机).bare metal.OpenStack 集群和其他的基础应用平台. Docker通常用于如下场景:web应用的自动化打包和发布:自动化测试和持续集成.发布:在服务型环境中部署和调整数据库或其他的后台应用: 从头编译或者扩展现有的OpenShift或Cloud Foundry平台来搭建自己的PaaS环境. 一.镜像相关命

docker 镜像仓库 Harbor 部署 跨数据复制 Harbor 是 Vmwar 公司开源的 企业级的 Docker Registry 管理项目 它主要 提供 Dcoker Registry 管理UI,可基于角色访问控制, AD/LDAP 集成,日志审核等功能,完全的支持中文. Harbor 的所有组件都在 Dcoker 中部署,所以 Harbor 可使用 Docker Compose 快速部署. 注: 由于 Harbor 是基于 Docker Registry V2 版本,所以 docke

一.背景 一直以来的开发流程都是先从Docker Hub中获取到基础镜像,之后在这个镜像的基础上做开发,以满足一定的需求或者提供某种服务,并由此产生新的镜像,然后就可以push到Docker Hub中. 那么究竟如何在制作自己的的镜像的? 本次,我会介绍Dockerfile的基本知识语法,带大家构建一个自己的镜像. 二.Dockerfile简介 2.1 先看一个简单例子 Dockerfile的注释都是以“#”开始的,每一行都是一个指令,一般情况下,Dockerfile由4个部分组成:基础镜像信息

产品环境模型部署,创建简单Web APP,用户上传图像,运行Inception模型,实现图像自动分类. 搭建TensorFlow服务开发环境.安装Docker,https://docs.docker.com/engine/installation/ .用配置文件在本地创建Docker镜像,docker build --pull -t $USER/tensorflow-serving-devel https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/servin