无论是第一次设置TensorFlow的新手数据科学爱好者，还是使用TB级数据的经验丰富的AI工程师，安装库、软件包或者框架总是一个困难又繁琐的过程。但是像Docker这样的集装箱化工具正在彻底改变着软件的可重复性，只不过它们还没有在数据科学和人工智能社区中流行起来。但随着机器学习框架和算法的不断发展，我们将很难花时间专注于学习所有相关的开发人员工具，尤其是那些与模型构建过程没有直接关联的工具。
在这篇文章中，我将展示如何使用docker和python工具包 datmo 为任何流行的数据科学和AI框架快速配置环境。
一. Docker
1. docker是什么
该软件于2013年由dotCloud 公司推出，发布以来一直备受关注和讨论，被认为可能会改变软件行业。
2. 为什么使用docker
如果让你说出软件开发最烦人的事情，那么环境配置必然是其中之一。例如开始编写Python应用程序，那么你的第一个步骤就是在您的计算机上安装Python。软件运行时，你不仅需要让自己计算机上的环境需适合你的应用程序按预期运行，并且还需要与生产环境相匹配。这就是所谓的环境一致性问题。这里面大量的重复劳动不说，还经常出现系统不兼容等莫名其妙的问题，非常令人崩溃。很可能再自己机器上跑通了，但放到用户的环境里，或者服务器上就出问题了。
那么可不可以在软件安装的时候把软件需要的环境一并复制过去呢？虚拟机（virtual machine）就是带环境安装的一种解决方案。它可以在一种操作系统里面运行另一种操作系统，但它的缺点很多：资源占用多、冗余步骤多、启动慢等等。
Docker是一种全新的虚拟化方式。传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后，在其上运行一个完整操作系统，在该系统上再运行所需应用进程；而容器内的应用进程直接运行于宿主的内核，容器内没有自己的内核，而且也没有进行硬件虚拟。因此容器要比传统虚拟机更为轻便。在这样的前提下，它跟传统的虚拟化方式相比具有众多优势：
高效的利用系统资源。
启动速度快。容器里面的应用，直接就是底层系统的一个进程，而不是虚拟机内部的进程。由于直接运行于宿主内核，无需启动完整的操作系统，因此可以做到秒级、甚至毫秒级的启动时间。
确保了应用运行环境一致性。
可以在很多平台上运行，无论是物理机、虚拟机、公有云、私有云，甚至是笔记本，其运行结果是一致的。
容器只要包含用到的组件即可，而虚拟机是整个操作系统的打包，所以容器文件比拟机文件要小很多。
3. 如何使用docker
首先要理解Docker的三个概念：镜像、容器、仓库。
镜像（Image）和容器（Container）的关系，就像是面向对象程序设计中的 类 和 实例 一样，镜像是静态的定义，容器是镜像运行时的实体。容器可以被创建、启动、停止、删除、暂停等。镜像是只读的，可以用来创建Docker容器，容器看做是一个简易版的Linux环境（包括root用户权限、进程空间、用户空间和网络空间等）和运行在其中的应用程序。
Docker Registry 是集中存放镜像文件的场所，提供集中的存储、分发镜像的服务。一个 Docker Registry中可以包含多个仓库（Repository）；每个仓库可以包含多个标签（Tag）；每个标签对应一个镜像。
最常使用的 Registry 公开服务是官方的 Docker Hub，这也是默认的 Registry，并拥有大量的高质量的官方镜像。
这里以TensorFlow机器学习框架搭建为例讲解如何利用docker快速搭建环境。
首先你需要安装并启动Docker。如果要使用GPU则安装nvidia-docker。
1） 直接使用别人做好的镜像
在命令行输入以下两条命令：
docker image pull tensorflow/tensorflow
docker run -it -p 8888:8888 -v /$(pwd)/notebooks:/notebooks tensorflow/tensorflow
第一行命令在Docker Hub上拉取tensorflow官方镜像的cpu版本。
第二行则由此镜像创建一个容器，并在容器里运行jupyter服务。 在你的浏览器上打开http://localhost:8888/，就可以在jupyter里导入TensorFlow包了。
-v 参数的作用是将宿主机当前目录下的notebook目录挂载到容器内的/notebooks目录，不添加这个参数的话，当结束 container 的时候，jupyter notebook 里的内容也会随之消失。
我们还可以进入到容器里查看容器的环境配置信息：
docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow bash
解释一下参数含义：
-i：以交互模式运行容器，通常与 -t 同时使用
-t：为容器重新分配一个伪输入终端，通常与 -i 同时使用