docker的官方安装教程：https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/ubuntu/

里面使用的ppa源是国外的，下载速度非常慢，所以尝试更改为国内的源：

1-安装docker

源文件备份

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

编辑源列表文件

sudo gedit /etc/apt/sources.list

将该文件内容替换为：

deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse

执行ppa源的更新

sudo apt-get update

安装docker需要的包

sudo apt install apt-transport-https ca-certificates software-properties-common curl

添加秘钥

curl -fsSL https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu 
$(lsb_release -cs) stable"

再次执行ppa源更新

sudo apt-get update

安装docker

sudo apt install docker-ce

测试

打开docker

sudo service docker start

查看docker版本信息 

sudo docker version

2-使用tensorflow serving

通过docker可以直接pull下来tf serving的镜像（image），这个镜像中就包含了tensorflow_model_server等使用tf serving所必要的支持性工具：

docker pull tensorflow/serving

接下来创建一个文件夹并从github上克隆TensorFlow Serving 的仓库，仓库中提供了一个toy model，方便我们测试docker run：

mkdir -p /tmp/tfserving
cd /tmp/tfserving
git clone https://github.com/tensorflow/serving

运行TensorFlow Serving容器：

docker run -p 8501:8501 
--mount type=bind,source=/tmp/tfserving/serving/tensorflow_serving/servables/tensorflow/testdata/saved_model_half_plus_two_cpu,target=/models/half_plus_two 
-e MODEL_NAME=half_plus_two -t tensorflow/serving &

具体参数解释：https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/g3doc/docker.md#running-a-serving-image

进行预测：

curl -d '{"instances": [1.0, 2.0, 5.0]}' 
-X POST http://localhost:8501/v1/models/half_plus_two:predict

得到结果：

{ "predictions": [2.5, 3.0, 4.5] }

说明docker的container中成功使用了tensorflow serving。

docker的container默认存放路径是/var/lib/docker，如果根目录空间不够，可以尝试进行数据转移，参考这篇文章.

最后

以上就是腼腆马里奥为你收集整理的Ubuntu16.04 安装 docker （使用国内源高速安装）并使用tensorflow serving1-安装docker2-使用tensorflow serving的全部内容，希望文章能够帮你解决Ubuntu16.04 安装 docker （使用国内源高速安装）并使用tensorflow serving1-安装docker2-使用tensorflow serving所遇到的程序开发问题。

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