Windows：使用 TensorFlow 和 Python 3 而不是 Python 2 (Docker)答案

【问题标题】：Windows: Using Tensorflow with Python 3 instead of Python 2 (Docker)Windows：使用 TensorFlow 和 Python 3 而不是 Python 2 (Docker)
【发布时间】：2016-11-19 13:05:58
【问题描述】：

我的问题与此处所述的问题非常相似： Using TensorFlow through Jupyter (Python 3)

所以，我已经安装了 Python 2 和 Python 3 (3.4.3)。目前 Tensorflow 仅使用 Python 2 运行，但我更喜欢使用 Python 3 内核。线程的区别：我有一个 Windows 系统并使用 Docker 来运行 TensorFlow。

如果我打开常规 Jupyter Notebooks（不使用 TF），我默认使用 Python 3。我也可以通过上述线程中描述的方式更改内核（及其名称），但这不会影响 TF 的 Python-2-Kernel，因为它似乎存储在另一个目录中。在 TF 环境中，我可以访问的唯一内核是这个 Python 2 内核。不幸的是，我什至找不到那个目录，甚至找不到我用 TF 创建的笔记本的存储位置；这一切似乎都被 Docker 隐藏了。

非常感谢您的帮助！

【问题讨论】：

标签： python windows docker kernel tensorflow

【解决方案1】：

看起来有人创建了一个 Tensorflow + Jupyter + Python 3 Docker 映像 (erroneousboat/tensorflow-python3-jupyter) 应该可以满足您的需求。

您应该能够运行映像并将 Jupyter 笔记本文件同步到您的 Windows 文件系统，使用以下内容，将 [PATH_TO_NOTEBOOKS_ON_LOCAL_COMPUTER] 替换为您希望 Jupyter 笔记本同步到的本地计算机上的任何文件夹。

docker run -p 8888:8888 -v [PATH_TO_NOTEBOOKS_ON_LOCAL_COMPUTER]:/notebooks -it erroneousboat/tensorflow-python3-jupyter

【讨论】：

哇，这非常有帮助，最终做到了，非常感谢！！愚蠢的我，我仍然无法通过 Windows 文件夹的常规导航访问使用 Tensorflow 编写的文件。我怎样才能知道这些文件实际保存在哪里？它们肯定不在我定义为本地路径的文件夹中
很高兴有帮助！要查找文件实际保存的位置，我建议您从 Docker 中查看此文档：docs.docker.com/engine/tutorials/dockervolumes。具体来说，我会查看开头的部分：在 Windows 上，使用以下方式安装目录：docker run -v /c/Users/<path>:/<container path> ...
抱歉恢复这个线程：Tensorflow 现在可以在 python 3.4 上成功运行，但仍然不时给我奇怪的错误，我没有通过在我的 ubuntu shell 中执行相同的代码（我有 2 个完全不同的 tensorflow 环境，一个使用 docker，一个在 Windows 10 的 ubuntu shell 中）：__main__.py: error: unrecognized arguments: -f /root/.local/share/jupyter/runtime/kernel-2d578231-a0db-4c19-9761-36b18749e0fd.json An expcetion has occurred, use %tb to see the full traceback 你知道我的内核可能有什么问题吗？

【解决方案2】：

它适用于 macOS，我在我的 tensorflow docker 容器中安装了 python2 和 python3。

首先在终端更新容器系统：

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

然后安装pip3：

sudo apt-get install python3-pip

检查pip3是否安装：

python3 -m pip -V

更新 pip3：

sudo pip3 install --upgrade pip

最后你可以按照doc的指导安装IPython内核：

python3 -m pip install ipykernel
python3 -m ipykernel install --user

【讨论】：