介绍
Keras 是一个用于建立深度学习模型的高级 API，它支持多种深度学习框架，包括 TensorFlow、CNTK 和 Theano。在本文中，我们将介绍如何在 Docker 容器中使用 Jupyter Notebook 部署 Keras，以便于在开发过程中快速迭代和测试深度学习模型。
准备工作
在开始之前，您需要安装以下工具：
- Docker
- Jupyter Notebook
步骤
1. 创建 Docker 镜像
我们将使用 Docker 镜像来运行 Jupyter Notebook 和 Keras。首先，我们需要创建 Dockerfile，该文件将定义我们的 Docker 镜像的配置。
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--- ----------- ----------- --------------- ---------------在 Dockerfile 中，我们使用 FROM 命令从 TensorFlow 的官方 Docker 镜像中构建我们的镜像。然后，我们使用 RUN 命令安装 Python 3 和 pip3，以及其他必要的 Python 库。接下来，我们使用 WORKDIR 命令设置工作目录，并使用 EXPOSE 命令暴露 Jupyter Notebook 的端口。最后，我们使用 CMD 命令启动 Jupyter Notebook。
接下来，我们使用以下命令构建 Docker 镜像：
docker build -t keras-jupyter .
2. 启动 Docker 容器
现在我们已经创建了 Docker 镜像，我们可以使用以下命令启动 Docker 容器：
docker run -p 8888:8888 -v /path/to/notebooks:/app/notebooks -it keras-jupyter
该命令会启动 Docker 容器，并将 Jupyter Notebook 的端口映射到主机的端口 8888 上。它还将将主机上的 /path/to/notebooks 目录映射到 Docker 容器中的 /app/notebooks 目录，以便于在主机和容器之间共享 Jupyter Notebook。
3. 在 Jupyter Notebook 中运行 Keras
现在，我们可以在 Jupyter Notebook 中运行 Keras 了。在浏览器中打开 http://localhost:8888，并输入初始密码 password，然后点击登录按钮。
创建一个新的 Jupyter Notebook，然后输入以下代码：
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------------该代码将创建一个简单的神经网络模型，使用随机数据进行训练和测试，并输出模型的评分。
结论
在本文中，我们介绍了如何使用 Docker 容器中的 Jupyter Notebook 部署 Keras。我们创建了一个 Docker 镜像，启动了 Docker 容器，并在 Jupyter Notebook 中运行了 Keras。这种方法可以帮助开发人员更快地迭代和测试深度学习模型，从而提高开发效率。
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