相关的代码都在Github上，请参见我的Github，https://github.com/lijingpeng/deep-learning-notes

敬请多多关注哈~~~

All in one docker

如果你不想单独安装每个深度学习组件，并且厌倦于安装过程中的各种依赖冲突等问题，那么推荐你使用Docker来搭建深度学习工作环境。下面是一个可以参考的 All in one docker 环境。几乎包含了所有的流行的深度学习框架，并且分别有CPU版本和GPU版本，与虚拟机不同的是，Docker几乎没有性能损失，因此你可以放心的使用它。需要注意的是，GPU版本的Docker只能在Linux系统上运行。

包含的框架及系统依赖

• Ubuntu 14.04
• CUDA 7.5 (GPU version only)
• cuDNN v4 (GPU version only)
• Tensorflow
• Caffe
• Theano
• Keras
• Lasagne
• Torch (includes nn, cutorch, cunn and cuDNN bindings)
• iPython/Jupyter Notebook (including iTorch kernel)
• Numpy, SciPy, Pandas, Scikit Learn, Matplotlib
• A few common libraries used for deep learning

build

CPU version

docker pull floydhub/dl-docker:cpu

RUN

CPU Version

docker run -it -p 8888:8888 -p 6006:6006 -v /sharedfolder:/root/sharedfolder floydhub/dl-docker:cpu bash

GPU Version

nvidia-docker run -it -p 8888:8888 -p 6006:6006 -v /sharedfolder:/root/sharedfolder floydhub/dl-docker:gpu bash