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1. sudo docker pull tensorflow/tensorflow:1.12.0

 

2.docker run;创建容器时启动容器

  -d 后台运行容器，并返回容器ID；

  -v, 给容器挂载存储卷，挂载到容器的某个目录

  -p: 端口映射，格式为：主机(宿主)端口:容器端口

  sudo docker run -d -v /home/kg/workspace:/runtime/app -v /home/kg/workspace/notebooks:/notebooks -p 6006:6006 -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:1.12.0

 

                 kg@10-100-34-23: /home/kg/workspace/notebooks$ ls -----GNN  hello1.ipynb  hello1.py  nohup.out

                 root@4068fd95706b:/runtime/app/notebooks# ls------GNN  hello1.ipynb  hello1.py  nohup.out

 

                 kg@10-100-34-23: /home/kg/workspace/notebooks$ ls -----GNN  hello1.ipynb  hello1.py  nohup.out

                 root@4068fd95706b:/notebooks# ls---------GNN  hello1.ipynb  hello1.py  nohup.out

                 

3.docker logs 获取容器的日志

  -f 跟踪日志的输出

   sudo docker logs -f 78d71*

   结果：

   http://(78d71ec359cc or 127.0.0.1):8888/?token=*

   http://10.100.34.23:8888/?token=*

4. docker exe 针对已经创建好的容器执行启动操作

    d :分离模式: 在后台运行

   -i :即使没有附加也保持STDIN 打开 

   -t :分配一个伪终端

  sudo docker exec -it 04e46d5*  bash  在容器04e46d593821执行命令

5.docker stop 停止容器

     sudo docker stop 78d71ec*

6. docker rm 删除容器

   sudo docker rm -f sdjupyter