DeepLearning-3：如何在 Docker 里切换 Python 版本

在 DeepLearning-1：神经网络和 Docker 入门一文中，我们介绍了 Docker 环境的安装和使用。

然后，00 遇到了 Python 的经典问题：Python 2 还是 Python 3？TensorFlow image 默认安装的是 Python2，如果想在 Jupyter Notebook 里使用 Python3，怎么办呢？

在 TensorFlow 的这个 Issue 可以看到，2017年5月已经支持用 tag 提供不同的 image。比如 tensorflow/tensorflow:latest-py3 就可以（安装并）打开 Python3 环境。

结合目录映射的需要，输入命令完成映射并在 python3 环境下打开：

1	docker run -it -p 8888:8888 -v ~/WorkStation/DeepLearning101-002/:/WorkStation/DeepLearning101-002 -w /WorkStation/DeepLearning101-002 tensorflow/tensorflow:latest-py3

然后用docker ps -a查看所有 image，然后使用命令 docker rename CONTAINER ID XXX，将默认的 Python2 的 image 重命名为 dl，将 Python3 的 image 重命名为 dlpy3：

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CONTAINER ID        IMAGE                              COMMAND                  CREATED             STATUS                      PORTS               NAMES
f46533729239        tensorflow/tensorflow:latest-py3   "/run_jupyter.sh -..."   11 minutes ago      Exited (0) 6 minutes ago                        dlpy3
f7178713446b        tensorflow/tensorflow              "/run_jupyter.sh -..."   42 minutes ago      Exited (0) 15 minutes ago                       dl

以后就可以根据需要，打开不同 Python 环境的 image。

docker start -i dl 打开 Python2 环境：

docker start -i dlpy3 打开 Python3 环境：

参考