在进行 TensorFlow 开发时，建立一个稳定的开发环境对于保障开发的顺利进行来说很重要。使用 Docker 就可以轻松地构建和切换不同的开发环境。本文将会详细介绍基于 Docker 的 TensorFlow 开发环境搭建方法，同时提供相应的示例代码和指导意义。
1. 安装 Docker
首先需要在操作系统上安装 Docker，根据不同的操作系统，可以选择相应的安装方式。这里以 Ubuntu 18.04 为例，使用如下命令安装 Docker：
$ sudo apt-get update $ sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
安装完成后，运行 docker --version 命令，能够查看到安装的 Docker 版本信息，表示 Docker 安装成功。
2. 获取 TensorFlow 镜像
在 Docker 中，通过使用镜像来创建容器。因此需要先获取 TensorFlow 的镜像。可以通过运行以下命令在本地获取 TensorFlow 镜像：
$ docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu
该命令将会从 Docker Hub 上下载 TensorFlow 的最新 GPU 版本镜像。如果只需要 CPU 版本，请使用 tensorflow/tensorflow:latest。
3. 创建 TensorFlow 容器
在获取 TensorFlow 镜像后，就可以创建容器了。可以通过以下命令创建 TensorFlow 容器：
$ docker run -it -p 8888:8888 -v /notebooks:/tf/notebooks --name tensorflow-gpu tensorflow/tensorflow:latest-gpu
该命令中，-it 表示在交互模式下运行容器，-p 8888:8888 表示将宿主机（Host）的 8888 端口映射到容器（Container）的 8888 端口上，以便在容器外部使用 Jupyter Notebook；-v /notebooks:/tf/notebooks 表示将宿主机的 /notebooks 目录挂载到容器内的 /tf/notebooks 目录中，以便在容器内操作文件；--name tensorflow-gpu 表示给容器一个名称；tensorflow/tensorflow:latest-gpu 表示使用以前所获取的 TensorFlow 镜像来创建容器。
4. 启动 Jupyter Notebook
在创建了 TensorFlow 容器后，就可以启动 Jupyter Notebook 了。可以通过以下命令在容器内启动 Jupyter Notebook：
$ jupyter-notebook --ip=0.0.0.0 --port=8888 --allow-root --no-browser
该命令中，--ip=0.0.0.0 表示允许外部网络访问 Jupyter Notebook，--port=8888 表示使用容器内的 8888 端口启动 Jupyter Notebook，--allow-root 表示允许使用 root 用户启动 Jupyter Notebook，--no-browser 表示不自动打开浏览器。
5. 访问 Jupyter Notebook
在容器内启动 Jupyter Notebook 后，可以在本地浏览器中输入 http://localhost:8888，即可访问 Jupyter Notebook 页面。在页面中，可以创建并编辑 Python 文件或者使用 TensorFlow 的相关示例代码。
6. 结束容器
使用完 TensorFlow 容器后，可以通过以下命令结束容器：
$ docker stop tensorflow-gpu
该命令将会停止名称为 tensorflow-gpu 的容器。
总结
本文介绍了使用 Docker 构建 TensorFlow 开发环境的方法，其中涉及了 Docker 安装、TensorFlow 镜像获取、容器创建、Jupyter Notebook 的启动和访问以及容器的结束方法。采用 Docker 来搭建开发环境，可以轻松实现开发环境的构建和切换，提高了开发效率。同时，本文也提供了相应的代码示例和指导意义，可以供读者们参考和借鉴。
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