人工智能环境这么火，平时无聊当然还是建议大家学习下，爬取下数据（股票、彩票）自己做分析。
基于docker搭建tensorflow + jupyter环境还是非常容易的，tensorflow是谷歌推出的库，jupyter是一个可以在线运行分析的工具。
搭建步骤如下：
1）拉取镜像
docker pull tensorflow/tensorflow:latest
2）cpu only模式启动
docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow
docker run -it --rm --name myts -v /data/tensorflow/notebooks:/notebooks -p 8888:8888 -d mytf:1.0
--rm 停止的时候删除镜像
--name 容器命名 myts
-v 存储映射，将容器内的文件映射到外部，删除容器时不会删除外部文件，可做持久化
-p 端口映射 外部:内部
访问方式：http://ip:8888
启动后会有个token，可使用token登录
3）gpu模式
docker run --runtime=nvidia -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gp
4）基本用法wiki
wiki：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/basic_usage.html
playground案例：http://playground.tensorflow.org/
5）固定token模式
vi run_jupyter.sh 创建一个脚本
#!/usr/bin/env bash
jupyter notebook --no-browser --NotebookApp.token='token1234' > /notebooks/jupyter-notebook.log --allow-root
chmod 777 run_jupyter.sh 属性改为可运行
vi Dockerfile 创建一个docker镜像制作脚本
FROM daocloud.io/daocloud/tensorflow:latest
RUN rm -f /run_jupyter.sh
COPY run_jupyter.sh /run_jupyter.sh
ENTRYPOINT ["/run_jupyter.sh"]
意思是用外部文件替换内部文件run_jupyter.sh
docker build -t mytensorflow:1.0 . 制作镜像，命名为mytensorflow:1.0
运行：
docker run -it --name myts -v /data/tensorflow/notebooks:/notebooks -p 8888:8888 -d mytensorflow:1.0
运行结果如下：
image.png
image.png
还是非常不错的～
其他安装方式：
http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/os_setup.html
