目前学术界大部分深度学习的开源代码都是基于Pytorch的，但还有少部分工作或者以前的工作是基于Tensorflow 1.x的，由于tensorflow的版本和CUDA的版本有严格的对应关系，它需要依赖很多相应版本的CUDA的C++动态库，而CUDA又和显卡型号存在对应关系，那此时在本机上直接部署tensorflow可能会破坏现有环境。所以我们可以选择使用Docker容器生成各种环境来执行代码。更棒的是VS Code的Remote-Container插件可以支持我们使用本地的Docker容器环境进行开发。
Tensorflow安装官网: https://www.tensorflow.org/install/docker?hl=zh-cn
Tensorflow官方docker hub链接： https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/
拉取相应版本的cuda和tensorflow镜像
docker pull nvidia/cuda:10.0-devel-ubuntu18.04
docker pull tensorflow/tensorflow:1.15.3-gpu-jupyter
拉取镜像后直接运行，有一个报错
docker: Error response from daemon: Unknown runtime specified nvidia.
谷歌以后参考Stackoverflow: https://stackoverflow.com/questions/52865988/nvidia-docker-unknown-runtime-specified-nvidia
安装nvidia runtime, 并把它添加到docker runtime的配置文件
sudo apt-get install nvidia-container-runtime
sudo vim /etc/docker/daemon.json
把下面内容添加到文件中
{
"runtimes": {
"nvidia": {
"path": "nvidia-container-runtime",
"runtimeArgs": []
}
}
}
重启docker
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
# 启动容器并后台运行
docker run -itd -v /home/qyz:/home/qyz --rm --runtime=nvidia --name tensorflow tensorflow/tensorflow:1.15.3-gpu-jupyter bash
# 查看所有的容器
docker ps -a
# 进入一个容器
docker exec -it <容器ID> or <容器 name> bash
# 或
docker attach <容器ID> or <容器 name>
# 停止容器
docker stop <容器 ID> or <容器 name>
# 停止的容器可以通过restart重启
docker restart <容器 ID> or <容器 name>
python交互式命令行启动
docker run -it --rm --runtime=nvidia tensorflow/tensorflow:1.15.3-gpu-jupyter python
bash启动并指定挂载目录
docker run -it --rm --runtime=nvidia -v /home/qyz:/home/qyz tensorflow/tensorflow:1.15.3-gpu-jupyter bash
此时就可以进入docker容器，利用其中的环境来执行本地的代码了.
jupyter-notebook --no-browser --ip 0.0.0.0 --port=8888 --allow-root
安装Remote-Containers插件
按F1，选择remote-containers.attachToRunningContainer命令，然后选择本地启动的容器
此时再点一下VS Code的插件，可以之前安装好的Python，Jupyter插件都是灰色的，不可用，需要根据VS Code的提示在Docker容器里再安装一下Python相关的插件，就可以正常写代码了。