前言
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。 最近在自学机器学习，大热的tensorflow自然不能错过，所以首先解决安装问题，为了不影响本地环境，所以本文基于docker来安装tensorflow，我的环境是ubuntu16.04。
安装docker
docker分为ce和ee，这里我们选择ce，也就是常规的社区版，首先移除本机上可能存在的旧版本。
移除旧版本
安装可选内核模块
从ubuntu14.04以后，某些裁剪后的系统会把一部分内核模块移到可选内核包中，常以linux-image-extra-*开头，而docker推荐的存储层驱动aufs包含在可选内核模块包中，所以还是建议安装可选内核模块包的。可以使用以下命令安装：
证书及密钥准备
在正式安装之前，我们需要添加证书以及https传输的软件包以保证软件下载过程中不被篡改：
添加软件源的gpg密钥：
最后添加docker软件源：
安装docker
建立docker用户组
docker通常会使用unix socket和docker引擎通讯，通常只有root和docker用户组的用户才可以访问该socket，不然你就要一直sudo，所以最好把你当前需要使用docker的用户添加到docker用户组中。
建立docker用户组
将当前用户加入用户组
最后重新登录下系统
测试docker
确保服务启动
使用helloworld测试
测试安装是否成功
若能显示，证明安装成功。
安装tensorflow
有了docker，安装tensorflow基本没有什么难度。
下载镜像
下载完毕后显示：
创建tensorflow容器
输入以上命令后，默认容器就被启动了，命令行显示：
拷贝带token的url在浏览器打开
显示如下：
显示jupyter notebook，jupyter notebook（此前被称为 ipython notebook）是一个交互式笔记本。示例中已经显示了tensorflow的入门教程，点开一个可以看见
如上面这个例子，是使用tensorflow来使两个array相加，我们点击run，就可以看到运行的结果了。
关闭容器
再次打开
如果不喜欢用jupyter notebook，我们也可以创建基于命令行的容器
基于命令行的容器
这样我们就创建了名为bash_tensorflow的容器
还是用start命令启动容器：
再连接上容器：
可以看到我们用终端连接上了容器，和操作linux一样了。
这个镜像默认没有装vim，所以自己又下载了vim来写代码。
至此，安装过程结束。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对服务器之家的支持。
原文链接：https://juejin.im/post/5a8fea695188257a7450cb4c
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