基于Docker快速部署Edward概率编程框架指南
前言
Edward是一个基于TensorFlow构建的概率编程框架，它能够帮助研究人员和开发者快速构建复杂的概率模型。本文将详细介绍如何使用Docker容器技术来快速部署和运行Edward环境，包括CPU和GPU两种运行模式。
Docker环境准备
Docker安装
在开始之前，需要确保系统已经安装了Docker引擎。Docker提供了跨平台的安装方案：
- MacOS用户：推荐使用Docker Toolbox进行安装
- Ubuntu/Linux用户：可以通过官方提供的apt源进行安装
GPU环境额外准备（可选）
如果需要使用GPU加速计算，还需要额外安装：
- 最新版的NVIDIA显卡驱动
- NVIDIA Docker工具包，这是专门为容器提供GPU支持的工具
Edward容器使用指南
项目提供了Makefile来简化常见的Docker操作，使得启动不同环境变得非常简单。
CPU环境操作
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启动Jupyter Notebook：
make notebook这将会构建容器并启动一个Jupyter Notebook服务，非常适合交互式开发和教学演示。
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启动IPython Shell：
make ipython适合快速测试和调试代码片段。
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启动Bash终端：
make bash获得一个完整的Linux shell环境，可以进行更复杂的操作。
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运行测试：
make test执行Edward的测试套件，验证环境是否正确配置。
GPU环境操作
对于需要GPU加速的场景，只需在相应命令后添加"-gpu"后缀：
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GPU版Jupyter Notebook：
make notebook-gpu -
GPU版IPython Shell：
make ipython-gpu -
GPU版Bash终端：
make bash-gpu -
GPU版测试：
make test-gpu
高级配置选项
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指定GPU设备：
make notebook-gpu GPU=0可以指定使用哪块GPU进行计算（在多GPU环境下特别有用）。
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挂载数据卷：
make DATA=~/mydata将本地目录挂载到容器中，方便访问外部数据集。
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查看所有可用命令：
make help显示Makefile支持的所有操作选项。
注意事项
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强烈推荐使用nvidia-docker来管理GPU容器，它提供了更好的兼容性和易用性。
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如果遇到nvidia-docker相关问题，可以尝试传统方式手动挂载CUDA库和设备文件，但这不是推荐做法。
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容器默认会暴露8888端口用于Jupyter Notebook服务，确保该端口未被占用或根据需要进行修改。
结语
通过Docker容器化技术，我们可以快速搭建Edward开发环境，避免了复杂的依赖安装和配置过程。无论是用于教学演示、快速原型开发还是生产部署，这种方法都能显著提高效率。特别是对于需要GPU加速的场景，nvidia-docker提供了便捷的解决方案。
